ディープラーニング（深層学習）
Deep Learning
多層ニューラルネットを用いた機械学習手法。画像認識・音声認識・LLMなど現代AIの土台。
ディープラーニング（深層学習）とは
ディープラーニングは、多層（= 深い）ニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。2010年代以降のAIブームをけん引し、現代の画像認識・音声認識・生成AI（LLM）の土台となっています。
従来の機械学習では、人間が「どの特徴を使うか」を設計する必要がありました。ディープラーニングでは、学習の中でモデル自身が有用な特徴を自動で抽出できる点が大きな違いです。
なぜ強力なのか
- 表現力の高さ: 多層構造により、データの複雑な関係を捉えられる
- 特徴量の自動抽出: 人手による前処理への依存が減る
- 大量データ × GPU: 大規模な学習が可能になり、精度が飛躍的に向上
代表的な応用
- CNN（画像系）: 画像認識・物体検出
- RNN / Transformer（系列系）: 音声認識・翻訳・LLM
- 拡散モデル: 画像生成AI
ChatGPT や Stable Diffusion など、近年の代表的なAIはいずれもディープラーニングがベースです。