ディープラーニングを体感しよう：第４章（ディープラーニングとは？）

お久しぶりです。よっしーです。


これまでの記事：
ディープラーニングを体感しよう：第１章（まずは環境構築）
ディープラーニングを体感しよう：第２章（Python環境を構築する）
ディープラーニングを体感しよう：第３章（プログラムを動かしてみよう）


前回から少し時間が空いてしまいました。

本業が忙しく、記事をまとめる時間がなかなか取れませんでしたが、

今週からは投稿復帰しますので、またまたよろしくお願いします。


前回は、実際にプログラムを動かし、内容を表示するところを見ました。

今回は、そもそもディープラーニングってどんなものなのだろう？

という内容を記載して行きたいと思います。


最近「機械学習」という単語を良く聞くかと思います。

機械学習：
　人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
　コンピュータで実現しようとする技術・手法のこと

ディープラーニングというのはこの機械学習の中の１つにあたりますが、

機械学習にもいろいろと分類があり、

私が理解している内容は以下となります。


「機械学習」の１つとして「教師あり学習」がある

教師あり学習：
　機械学習のアルゴリズムの１つ。事前に例題と答えのデータを与えておき、
　それを元に学習し、答えを導く手法。


「教師あり学習」の技法の１つとして「ニューラルネットワーク」がある

ニューラルネットワーク：
　機械学習の技法の１つ。脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって
　表現することを目指した数学モデル。


「ニューラルネットワーク」を利用した機械学習手法として「ディープラーニング」がある

ディープラーニング：

　多層にニューラルネットワークを重ねて特徴を捉え、答えを導き出す機会学習の技術、手法。


ウィキペディアなどを見ても、専門用語が多く、なかなか理解しにくにので、
素人なりに、機械学習から掘り下げて、まとめてみました。

今日はこのあたりで。ではまた～。