CTC教育サービスはコラム「はじめての機械学習とディープラーニング ＞ 第2回 ディープラーニングの基本的な仕組み」を公開しました。
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ディープラーニングの概要
機械学習の手法の1つであるディープラーニング、これはいったい何がスゴイのでしょうか？
従来からある機械学習と比較して、ディープラーニングでは極めて高い処理精度を出すことが可能です。近年、画像認識や機械翻訳の精度が格段に向上している要因のひとつが、ディープラーニングの発展です。
ディープラーニングのベースはニューラルネットワークという機械学習です。ニューラルネットワークの基本的な処理は、「入力された値に重みをかけて、足し合わせていく」というシンプルなものです。中間層で加える処理により、求めたい結果を導き出すことが出来ます。
中間層の数を多く（処理を深く）させた機械学習が、ディープラーニングです。具体的に「中間層が何層以上でディープラーニングか？」という定義は有りませんが、少なくとも4～5層はあることが多いです。中間層を増やすことで、より高い精度を実現することが出来ました。
この続きは以下をご覧ください
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ディープラーニングの概要
機械学習の手法の1つであるディープラーニング、これはいったい何がスゴイのでしょうか？
従来からある機械学習と比較して、ディープラーニングでは極めて高い処理精度を出すことが可能です。近年、画像認識や機械翻訳の精度が格段に向上している要因のひとつが、ディープラーニングの発展です。
ディープラーニングのベースはニューラルネットワークという機械学習です。ニューラルネットワークの基本的な処理は、「入力された値に重みをかけて、足し合わせていく」というシンプルなものです。中間層で加える処理により、求めたい結果を導き出すことが出来ます。
中間層の数を多く（処理を深く）させた機械学習が、ディープラーニングです。具体的に「中間層が何層以上でディープラーニングか？」という定義は有りませんが、少なくとも4～5層はあることが多いです。中間層を増やすことで、より高い精度を実現することが出来ました。
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