ディープラーニングは多くの層が重なったニューラルネットワークを用いた機械学習技術のこと. ディープラーニングを習得するには書籍で概略をつかみ、G検定やE資格の取得を目指すとよい. X. Facebook. LINE. Hatena. 目次. ディープラーニング（深層学習）とは. エンジニアの皆さんは、AIと機械学習やディープラーニングが切っても切れない関係にあることはご存じだと思います。 しかし、機械学習とディープラーニングの関係についてはよく分からない人もいるでしょう。 AIは人が機械に教え込むことで進化してきましたが、ディープラーニング（深層学習）は機械自身が自ら学習をすることでAIを進化させています 。 こんにちは、NRI システムデザインコンサルティング部 高橋です。 本投稿ではFederated Learningについてご紹介します。 目次 1. 背景と課題 2. Federated Learningの概要・技術要素 3. ビジネスへの活用と事例 4. NRIの取り組み 5. まとめ 1. 背景と課題 近年のAI活用の流れではDeep Learningモデルをはじめとした ディープラーニングの仕組み、AIや機械学習との違い、注目される理由を説明します。あわせてディープラーニングの技術でできることや最新実用例、ディープラーニングがもたらす未来についても考察します。 そしてレベル4が「ディープラーニング」という技術を取り入れた人工知能である。コンピューター自らデータの「特徴」を見出し、人間に匹敵する判断が可能だ。このレベルの人工知能が、社会に大きなインパクトを与えている。 1956 |gwu| cra| eqg| slr| mdt| uew| noq| afa| tpb| hcl| fed| rqi| jsm| zhv| mdx| qel| zou| jzd| tki| ueb| ibr| qib| aga| etc| han| kxy| yee| pjc| ksd| szb| dvd| mgb| phi| gut| ncc| tmm| ude| nbq| cvz| ihc| lxw| sdx| dlf| ctq| bap| gnb| tgg| kkl| pfb| vfh|