ディープラーニング

ディープラーニングとは

→深層学習と訳されます。


⚫️ディープラーニング

多数のレイヤーで構成された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)を用いる機械学習。



⚫️人工ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワークとは


→人間の脳が持つ学習能力を人工的に機械で再現することを目的としたアルゴリズム。


→従来のコンピューターより人間に近い柔軟な意思決定能力を実現できる。


→人工ニューラルネットワークは人間の脳神経を参考にして作られた『人工ニューロン(人工神経)』で構成。


 

⚫️ディープラーニングの特徴

→多層構造であるということ。



☆機械学習の３つの要点

ニューラルネットワークの層

入力層
中間層
出力層



⚫️多層構造

中間層が2つ以上の機械学習のことを指す。



多重構造により、教師なし学習が行えるということがディープラーニングの強み。

 


◾️教師あり学習

・認識させたい画像や音声のデータに情報を付与して同じ情報が付与されたデータ同士の共通点・相違点等を覚えさせる。


・情報が付与されていない画像も判別できるようにするという学習方法。
                                 



◾️教師なし学習

・データに情報付与などをせずに、データの中からそれぞれの特徴などを見つけさせる。


・自分で見つけた特徴からあらゆるデータの判別ができるようにするというものです。



今後近い未来、教師無し勉強法が構築されるであろうと考えられます。


自らの限界を越えた思考で物事に取り組めれば、さらにより良い社会に発展していくであるのは間違いないかと思います。