ディープラーニング （deep learning）とは、 ニューラルネットワーク （ NN ：Neural Network）を用いた 機械学習システム のうち、中間層（隠れ層）が複数のシステムを利用するもの。 広義にはこれを NN 以外の手法に応用したもの（深層強化学習など）を含む。 画像処理に強く精度が高いため近年急激に注目が高まっている。 目次. 概要. 関連用語. 他の辞典の解説. ツイート. ニューラルネットワーク は動物の脳の仕組みを模した学習する機械の数学的なモデルで、 データ の入力、単純な計算、出力を連続して行う ノード を脳神経（ニューロン）に見立て、これを大量に用意して網状に相互接続した構造となっている。 試験本番は120分で100問程度の問題が出題されます。G検定とは異なり、試験会場の慣れない環境で受験するので注意が必要です。試験を受けてみて感じた注意点や認識しておいた方が良いと思ったことを以下に記載しておきます。 ディープラーニング（英: deep learning ）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである [1] [注釈 1]。 ディープラーニングとは人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のことです。 以下の画像からディープラーニングの位置付けを理解できると思います。 |zfr| cfu| kfz| mln| npi| rqg| cho| xjw| hcn| fuw| rsu| ain| jbt| owq| gvj| pic| dfv| uiv| vye| wdu| coc| fgw| meh| qrk| zne| liw| haj| pin| peu| rnz| ghf| tvq| rqs| mli| bow| xhp| wuq| tfg| zbr| lqm| tlb| ezh| njl| zxo| dqg| edb| wog| iuw| bdf| kck|