ディープラーニング（Deep Learning）

ディープラーニング（Deep Learning）とは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層構造にしたモデルを用い、データから高度な特徴を自動的に学習する人工知能（AI）の技術です。日本語では「深層学習」とも呼ばれ、機械学習の一種として位置づけられます。 従来の機械学習では、人間が特徴量（どの情報を重要とするか）を設計する必要がありましたが、ディープラーニングではその工程をAIが自動的に行います。これにより、音声、画像、映像、テキストといった複雑で大量なデータから、より高精度なパターン認識や予測が可能になります。 主に以下のような分野で活用が進んでいます： • 画像認識（例：顔認識、自動運転車のカメラ映像処理） • 音声認識（例：スマートスピーカーの音声コマンド解析） • 自然言語処理（例：翻訳、文章生成、チャットボット） • 生成AI（例：画像や音声、動画の自動生成） 技術的には、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」「トランスフォーマー」などのアーキテクチャがあり、用途に応じて使い分けられています。 ディープラーニングは、AIが「自ら意味を理解して判断しているように見える」能力の根幹を支えており、近年のAI技術のブレイクスルーを生み出す原動力となっています。