ディープラーニング（Deep Learning）とは、自動で集めた大量のデータをもとに自動で学習する技術です。

「深層学習」とも呼ばれます。

機械学習のひとつであり、ディープラーニングは、精度の高い結果を導くために必要な情報から自ら集めることができることが大きな特徴です。

ディープラーニングは、インターネットの普及によって学習に必要な大量のデータが発生するようになったことや、コンピューターの処理性能向上によって短時間で処理をおこなえるようになったことで、一気に実用化が進みました。

ディープラーニングの仕組み

では、ディープラーニングとはどんな仕組みなのでしょうか。

人の神経構造を模したネットワーク構造をしており、「入力層」「隠れ層」「出力層」の3つの層になっています。

入力層は外部からのデータを受け取る層で、出力層は「結果・結論」を出力する層です。

そして、その間にある何層もある「隠れ層」が、様々な経路で繋がれており、大量のデータを多数のパターンで組み合わせるなどして学習を進め、適切な結果や結論に導いていきます。

また、経路の構造や性質も学習によって、正解が導き出せるように変化していきます。

例えば、層が増えることによって、1層では「色」、2層では「匂い」、3層では「味」、4層では「食感」と様々なことについて検証されていき、組み合わせについても考えられ、どんどん精度が高くなっていきます。

つまり、「隠れ層」が多ければ多いほど、精度の高い答えを期待できるのです。

従来のディープラーニングの「隠れ層」は、3層までのものが一般的でした。

現在のディープラーニングでは100層以上の「隠れ層」があるものもあります。

時代の変化でより深い学習がが可能になり大きな成果を出し始めたため、ディープラーニングに大きく注目が集まったのです。

ディープラーニングの実用例

ディープラーニングが得意な分野は、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「ロボットによる異常検知」などです。

その得意分野を活かして幅広い領域で活用されています。