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、（狭義には4層以上 の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である 。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀 … ニューラルネットワークとは脳の神経回路の一部を模した数理モデル、または、パーセプトロンを複数組み合わせたものの総称です。本稿では、ニューラルネットワークについて仕組みから歴史、機械学習・ディープラーニングとの違い、学習手法から活用事例まで基礎から詳しく解説します。 ai（人工知能）を支える技術である「機械学習」。本稿では、機械学習の意味やディープラーニングとの違い、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの学習手法、仕組みについて解説。さらに、機械学習の実際の活用事例や、学習方法もご紹介します。 またディープラーニングと機械学習の違いや、ディープラーニングを取り入れる流れについても紹介します。 ディープラーニングの学習ベースは「ニューラルネットワーク」 ニューラルネットワークの拡大版がディープラーニングというのが解りましたが、まずはその構造の違いを理解しましょう。 まずはニューロン（脳神経）をシンプルに人工化した パーセプトロン は下のような構造でした。 ＃Deep Learning（深層学習、DL）とは？ Deep Learningとは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のことです。 DNNとは、ニューラルネットワーク（NN）というパターン認識をするように設計さ …


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