もう少し詳しく
複数の処理層を通じて、データの特徴を段階的に表現します。画像、音声、言語などの複雑なデータを扱う技術として使われています。
たとえば、こんな場面で
画像の輪郭や形の組み合わせを学び、写真に犬が写っているかを判定します。
覚えておきたいこと
学習に必要なデータ量や計算量は、モデルと課題によって大きく異なります。
Deep Learning / 深層学習
ディープラーニング
多層のニューラルネットワークを使って、複雑な特徴を学ぶ機械学習。
Deep Learning / 深層学習
多層のニューラルネットワークを使って、複雑な特徴を学ぶ機械学習。
複数の処理層を通じて、データの特徴を段階的に表現します。画像、音声、言語などの複雑なデータを扱う技術として使われています。
画像の輪郭や形の組み合わせを学び、写真に犬が写っているかを判定します。
学習に必要なデータ量や計算量は、モデルと課題によって大きく異なります。