ディープラーニング（深層学習）とは

AI（人工知能）を用いた機械学習を発展させ、量のデータから規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測を行う手法のことを指します。機械学習を自動で行う事ができる手法といえるでしょう。ディープラーニングを活用したサービスには、スマートスピーカー、自動翻訳機など近年話題のものが多い傾向にあります。

機械学習とディープラーニングの違い

通常の機械学習では、画像などの対象からマニュアルで特徴量を抽出し、その特徴量を使い対象の物体に類似するモデルを作成します。これに対してディープラーニングでは、特徴量は自動で抽出され、モデルを作成することができます。

要するに従来の機械学習は、人工知能に対して注目点を指示することにより学習が成立していますが、ディープラーニングでは、指示を必要としない自動学習を実現します。ただし、学習精度を向上するためには大量のデータが必要であり、入力するデータにより学習の方向性も変わるため、入力するデータを慎重に選択する必要があります。

膨大なデータを用いた機械学習を行う場合、通常の機械学習と比べてディープラーニングの方が高い学習精度を発揮するといえるでしょう。

ディープラーニングの活用

ディープラーニングは、自動運転から医療機器、航空宇宙や軍事技術、エレクトロニクスなど幅広い領域で活用されています。

例えば、自動車業界のトレンドである自動運転技術は、人工知能のディープラーニングによる高い認識力を活用した技術です。ディープラーニングにより、一時停止標識や信号機などを自動的に認識させています。歩行者検知にも活用されており、交通事故の減少にも役立てられています。

また、エレクトロニクスの分野でも積極的に導入されています。人の声に反応し、人の好みを学ぶことができるスマートスピーカー（Googleアシスタントなど）や自動音声翻訳機器（ポケトークなど）、チャットボット（テキストや音声を通じて会話を自動的に行うプログラム）はディープラーニングの技術を活用しています。