深層学習は、複雑な問題をモデル化して解決するために多数の層 (深層) を持つ人工ニューラル ネットワークを利用する機械学習のサブセットです。ニューラル ネットワークは、相互接続された複数のノード層で構成され、データを処理および変換して、ますます抽象的な表現を生成します。ディープ ラーニング手法には、大規模なデータセットでのこれらのニューラル ネットワークのトレーニングが含まれており、ネットワークが例から学習し、パターンを認識し、高度な精度で予測または決定を行うことができます。ディープ ラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理、ロボット工学など、さまざまなアプリケーションで使用されています。
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