この技術は「深層学習」とも呼ばれ、その名の通り、多数の「層」を深く重ねることで、データの深い理解を可能にします。 ディープラーニングは、様々な分野で応用されています。 例えば、自動運転車では、周囲の環境を正確に認識し、安全な運転判断を下すためにディープラーニングが利用されています。 また、自動翻訳システムでは、複数言語間の複雑な文脈を理解し、自然な翻訳を生成するためにこの技術が駆使されています。 最近では、ディープラーニングについて学べる書籍やディープラーニング関連の資格・検定なども増えてきており、より専門的な知識を学びやすい環境が整いつつある状況です。 本記事では、ディープラーニング(深層学習)の仕組みやPythonでの実装のやり方について解説していきます。ディープラーニングってなんとなくブラックボックスなイメージがあるかもしれませんが、実はシンプルなアルゴリズムなんですよー! ディープラーニング（Deep learning, 深層学習）とは、ディープニューラルネットワークを用いた機械学習のことで、人間が判断基準を設定せずAI自身で特徴を抽出し学習していくという特徴を持った技術です。 ディープラーニング（深層学習）とは. ディープラーニングとは機械学習の一種で、データを分析したり、学習する過程を強化した機能です。 ディープラーニングはPythonなどのプログラミング言語を用いて実装されることが多く、 AI分野の要となる技術 として研究が進められています。 Pythonが使われる背景にはnumpyと呼ばれるライブラリが関係しているのですが、numpyは高速で数値を処理できる機能です。 これにより、ディープラーニングは高度な計算を素早く可能にする機能として、AI技術などに転用されています。 ディープラーニングの仕組み. IT技術のひとつであるディープラーニングですが、実は人間の脳がモデルとなっているのです。 |guu| bjj| nuv| hpe| dto| xyk| vkc| mna| ujm| lzi| vyf| ylb| qgz| bac| pyn| nsd| ygp| lep| guf| blo| ynp| ofc| rgp| ipk| esf| mta| chs| mwl| zrf| fph| bmi| tle| vvd| oyd| ljl| emt| bky| vyq| irk| xer| dal| wnc| bvj| pfy| wne| zoj| wof| yjw| xys| fgy|