ディープラーニングとは
｢深層学習」の意味。コンピューターが自律して学習する機械学習の手法で、AI（人工知能）の要素技術の1つ。データを分析するうちに判断基準そのものを自分で作成し、それに基づいてさらに学習を繰り返す。従来の機械学習などではできなかった複雑なデータ処理を行うことも可能である。
ディープラーニングによる学習には、人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズムである「ニューラルネットワーク」が利用される。ニューラルネットワークは入力層、中間層、出力層に大別される。入力データは入力層、中間層、出力層を通過して処理され、出力結果が作られる。中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性を上げたり、予測精度を向上させたりすることが可能になる。特徴量とは、学習データにどのような特徴があるかを数値化したもので、例えば、年齢や収入、身長や体重など学習させる内容に応じて決定する。
予測精度を高めるには大量のデータが必要となる。また、機械学習は人間がある程度学習の方向性をコントロールできるが、ディープラーニングは読み込ませるデータによって学習の方向性が変わる可能性がある。
