基礎・全体像
ディープラーニングとは
Deep Learning（ディープラーニング）
ひとことで言うと
多層のニューラルネットワークを使い、データから複雑な特徴を自動で学習する機械学習の手法です。
詳しい説明
ディープラーニング(深層学習)とは、層を深く重ねたニューラルネットワークによって、画像・音声・言語などの複雑なデータから特徴を自動抽出する機械学習の一分野です。
従来は人間が「どこに注目するか(特徴量)」を設計していましたが、ディープラーニングはその特徴抽出自体をデータから学習します。層が深いほど、単純な特徴を組み合わせて抽象的な概念を捉えられます。
画像認識・音声認識・自動翻訳の精度を飛躍的に高め、生成AIやLLMの基盤にもなっています。大量のデータと計算資源(GPU等)を必要とします。
具体例
- 写真から顔を検出し、誰の顔かを識別するスマホの機能。
- 音声をリアルタイムで文字起こしする書き起こしアプリ。
よくある質問
「ディープ(深い)」とは何が深いの?
ニューラルネットワークの「層」が多い(深い)ことを指します。層を重ねるほど、単純なパターンから複雑・抽象的なパターンへと段階的に学習できます。
出典・参考(一次ソース)
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07