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ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)とは多層ニューラルネットワーク(Neural Network)を統計的学習に利用する手法です。
ディープラーニングは従来の手法では難しいと考えられていた様々なタスクで大きな成果を挙げています。特に有用性が認知されるきっかけとなった画像判別などの画像認識、囲碁・将棋のようなゲームAI、翻訳などの自然言語処理などでは人間の能力を超えたと言えるような成果が既に多く報告されています。それ以外のタスクに対しても盛んに研究・実証実験が行われており、様々なタスクに対して画期的進展を生み出そうとしています。
一般的に高精度なディープラーニングモデルを構築するためには大量のデータが必要です。特に教師あり学習を行うためのラベル付き(教師付き)データを大量に用意するというのは現実的には難しい場合が多く、実用へのネックになりがちです。このような課題を解決するための、汎用的な学習済みモデルの構築や少量データでのディープラーニングモデル構築というのもホットな研究テーマです。
最近のディープラーニング技術、応用事例などをご紹介していきます。
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