ディープラーニングとは何か？ | 5分で学ぶ

Table of Contents

1. 神秘な世界への入り口　:octopus:
2. ニューラルネットワークとは何か?　:dolphin:
3. 深層学習とは何か?　:penguin:
4. 深層学習の動作原理　:whale2:
5. 深層学習の種類　:turtle:
6. 深層学習の利点　:fire:
7. 深層学習の欠点　:warning:
8. 真の学習とデータの重要性　:books:
9. 深層学習と機械学習の違い　:robot:
10. 深層学習の応用分野　:stars:

神秘な世界への入り口　:octopus:

テクノロジーの大半は、私たちが日常的に頼りにしているディープラーニングによって支えられています。例えば、私たちが訪れるウェブサイトを翻訳する機械翻訳や、スマートフォンへの顔認識、Netflixでの次に視聴するべきテレビ番組のレコメンデーションなどがその例です。この動画では、ディープラーニングについて詳しく見ていき、その中身を理解することを目指します。この動画は、自動音声からテキストへのAPIを開発しているAssembly AIによって提供される"ディープラーニング解説シリーズ"の一部です。無料のAPIトークンを入手したい場合は、説明欄のリンクをクリックしてください。

ニューラルネットワークとは何か?　:dolphin:

まずは、ニューラルネットワークについて説明しましょう。ニューラルネットワークは、私たちの脳をモデルにしたアルゴリズムです。以下の例を見てみましょう。ニューラルネットワークでは、ニューロンの層が積み重ねられています。入力層は入力を受け入れるための層であり、出力層はネットワークやアルゴリズムの予測結果や出力を提供する層です。そして、その間には中間層があります。これらの層は、解決すべき問題や入出力に応じて異なる数のニューロンで構成されます。入力層と出力層は常に1つずつありますが、その間に存在する中間層が多ければ多いほど、より深いネットワークとなります。この深さから、ディープラーニングというキーワードが生まれました。

深層学習とは何か?　:penguin:

では、深層学習について詳しく見ていきましょう。深層学習は、データから複雑なパターンを直接学習することができるニューラルネットワークを基にした手法のグループです。つまり、深層学習は、ニューラルネットワークというモデルを使用してデータから複雑なパターンを自動的に学習することができます。

この段階までをまとめると、以下のようになります。ディープラーニングは、脳をモデルにしたニューラルネットワークを使用し、データから複雑なパターンを自動的に学習する手法のことを指します。