ディープラーニングとは何かを説明できますか？この記事では、ディープラーニングの概要や仕組み、活用事例について初心者向けに解説します。ディープラーニングについて知りたい方は、ぜひチェックしてください。
ディープラーニングってなに？
ディープラーニングとは
ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）とは、機械学習の手法の一種であるニューラルネットワークを高度化したものです。大量のデータをもとに、データのパターンを自動的に学習させることで、未知の事柄を予測・判断するために活用されます。
ディープラーニングが重要な理由
ディープラーニングは、他の機械学習の手法よりも、機械翻訳や画像認識、自動運転などの課題により精度よく対応できることが知られています。近年、ハードウェアが急速に高性能化したこともあって、理論だけではなく、実際のサービスで活用されるようになりました。ディープラーニングは社会を変革するともいわれるAI関連サービスの基礎になっていて、注目されています。
AI・機械学習との違い
ディープラーニングとよく一緒に使われるキーワードにAIや機械学習があります。AI（Aritificial Intelligence、人工知能）は「まるで人のような知性・知能をもつ人工的に作られたモノ」のことです。例えば、ドラえもんもAIの一種です。一方で、機械学習は「大量のデータをコンピュータ（機械）に学習させることでデータのパターンやルールを自動的に見つける手法」のことです。ディープラーニングは機械学習の一種で、その機械学習はAIを実現するための技術の一つです。つまり「AI > 機械学習 > ディープラーニング」というような階層構造になっています。
ディープラーニングの仕組み
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（Neural Network、NN）とは、機械学習の手法の一つであり、人間の脳の神経（ニューロン）の働きをモデル化したものです。ニューラルネットワークは入力層、出力層、隠れ層という構造でできています。このうち、隠れ層を複数重ねて持たせたものをディープラーニングと言います。
ディープラーニングの種類
ディープラーニングの中にもいくつか種類があります。代表的なものにCNN（Convolutional NN、畳み込みニューラルネットワーク）とRNN（Recurrent NN、再帰型ニューラルネットワーク）があります。CNNはディープラーニングで最も成功している手法で、幅広い分野で利用されています。一方、RNNは時間経過とともに変化するデータの分析に適しています。
ディープラーニングの活用事例
ディープラーニングの実用例
ディープラーニングが実際に利用されている事例はたくさんあります。以下はその一例です。
- 顔認識
- 機械翻訳
- 文章生成
- 運転アシスト
ディープラーニングを利用できるサービス
ディープラーニングを自分で利用できるサービスにもさまざまなものがあります。自分で学習させることで、目的に合った活用ができます。主なクラウドサービスを３つ紹介します。
- AWS（Amazon Web Service）
- Azure
- Google Cloud Platform
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