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【Deep Learning】

  • 深層学習
  • ディープラーニング

 コンピュータが自分で学習しながら、膨大な情報のなかにある共通性や関連性を見つけたり、情報を分類したりする技術。いわゆる人工知能(AI)やデータマイニングの手法のひとつで、ディープラーニング(Deep Learning)を日本語にして「深層学習」ということもある。

 ディープラーニングの前に、機械学習と呼ばれる技術がある。これは、コンピュータに大量のデータを読み込ませて、そこから自分で学習していく仕組みのひとつで、これも人工知能(AI)の一分野とされている。

 機械学習の例としてよく使われるものに写真の分類がある。たとえば大量の写真があって、その中の犬の写真に「これは犬」という情報(符号)を付ける。そして、これをコンピュータに読み込ませると犬の特徴を学習して自動的に犬の写真を判別できるようになる。

 ただし機械学習の場合、少なくとも一部のサンプルに犬なら犬という符号を付けておく必要がある。この符号の付け方(分類)によって、最終的に得られるデータの精度に差が出てしまう。

 そこで、機械学習の発展形として実用化してきたのがディープラーニングだ。ディープラーニンでは、人間による分類を行わない。そして、学習したデータを繰り返し分析してコンピュータ自体が新たな特徴を見つけたり、より的確な分類法を確立していくことができる。

 機械学習の段階では、人間による方向付けが必要で、それが結果に影響する。しかしディープラーニンでは、コンピュータが自分で学んで行く。そして、人間が想定していなかった結果を導き出すこともある。

 こうした技術によって、まず画像認識や画像の分類、手書き文字の認識や音声認識といった分野で精度を高めることができる。より実用的な分野では、ネット通販で利用者の購買傾向を分析してお勧め商品を表示するといったことに役立つ。そして、その確度が上がっていく。

 ほかにも、SNS で何が話題になっているか把握する、位置情報や交通データから人々の行動パターンを分析するなど、さまざまな応用や発展が見込まれている。

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用語解説:下島 朗(株式会社エントラータ)監修

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