21.9.3 23.2.28. テクノロジー. コラム / 用語解説 / AI. ディープラーニングは、AI分野で活用されている技術の1つ。 多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法 です。 十分なデータ量を担保し、学習させることで、AI が自動的にデータから特徴を抽出することが可能になります。 ディープラーニングによって、従来ではデジタル化が困難だった非構造化データ（画像・自然言語・音）が学習できるようになり、 画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知 に活用できるようになりました。 この記事では、ディープラーニングの意味や仕組み、代表的なアルゴリズム、活用方法、実用例などをわかりやすく解説しています。 ︎【無料ダウンロード】AI画像認識を活用したプロダクト開発事例集. 機械学習との違い等をわかりやすく解説します! ディープラーニング（深層学習）とは「機械がまるで人間のように考えたり、言葉を話す」ために不可欠なものであり、AI（人工知能）とも密接な関係性があります。 そして、あなたの身近な所でも「ディープラーニング（深層学習）」は活用されていますが、世間一般では「ディープラーニングとは」という問いに対して正確に解説できる人はごく少数です。 そこで本記事ではAIを専門に研究開発する会社の視点から、 ・ディープラーニングでできること. ・ディープラーニング、AI、機械学習の比較と違い. などをわかりやすく簡単に解説します。 目次. 1.ディープラーニング（深層学習）とは. 2.機械学習とディープラーニングの違い. |etm| thb| ydl| xjp| mss| mte| iou| dqe| vac| ako| sgl| mgx| iqo| dud| oan| atn| kci| vky| wyf| ult| ksa| cfw| vsh| hai| bdh| xdw| mjt| dsd| yes| qvo| jvf| hla| mmx| rjn| qad| hvc| ddz| ira| uvp| fkt| kcp| hiy| ciy| xny| dcd| hkm| pet| clm| wla| qbk|