ディープラーニング（深層学習）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング（深層学習）とは、何層にも重ねたニューラルネットワークで、データから特徴を自分で見つけて学ぶ技術のことです。AIの中に機械学習があり、その一部がディープラーニングです。画像や音声、文章のように、人が特徴を設計しにくいデータで特に力を発揮します。たくさんのデータと計算力が必要な点が、導入時に気をつけたいところです。

ディープラーニング（深層学習）関連用語

ディープラーニング（深層学習）に関連する単語は以下の通りです。

• ニューラルネットワーク（Neural Network）土台のニューラルネットワークとは？→
• 機械学習（Machine Learning）機械学習との関係は？→
• CNN（Convolutional Neural Network）画像に強いタイプは？→
• Transformer（トランスフォーマー）ChatGPTの中身はどんな仕組み？→
• GPUなぜ高性能な計算機が要る？→
• 教師データどれくらいのデータが必要？→

ディープラーニング（深層学習）で知っておくと得する有益情報

ディープラーニングは強力ですが、向き不向きがあります。導入前に知りたい点を3つにまとめました。

• 特徴を自動で見つける人が特徴を設計しなくても、AIが自分で見つける点が大きな強みです。
• データと計算が必要大量の学習データと、高性能な計算機を使うのが一般的です。
• 理由の説明が難しいなぜその答えかが分かりにくく、判断の説明が求められる業務では工夫が要ります。

機械学習との比べ方

ディープラーニングを使うべきか確認

当てはまる項目にチェックを入れて、向いているかの目安にしましょう。

• 画像・音声・文章を扱いたい
• 学習に使える大量のデータがある
• 既存のサービスでは足りないと確認した
• 計算の費用や環境を用意できる
• 結果の理由を細かく説明する必要はない

確認できた数 0 / 5

まず従来の手法や既製サービスを検討しましょう。

画像や文章など複雑なデータなら、有力な選択肢です。

ディープラーニング（深層学習）やさしい解説

機械学習と、ディープラーニングって何が違うの？

従来の機械学習は、料理の味見のポイントを、先生が生徒に教える学び方に近いです。

ディープラーニングは、たくさんの料理を食べ比べるうちに、おいしさのポイントを自分で見つけていく学び方です。

たとえば不良品の画像検査では、従来は人が「傷の形」を数値にして教える必要がありました。ディープラーニングなら、良品と不良品の写真を大量に見せるだけで、AIが違いを見つけます。ただし写真集めの手間はかかるので、事前に量を確認しましょう。

ディープラーニング（深層学習）についてのみんなの疑問

生成AIもディープラーニングですか？

はい。ChatGPTなどの生成AIは、ディープラーニングの技術で作られています。大規模な言語モデルは、深い層を持つニューラルネットワークです。ディープラーニングは、いまのAIブームを支える基盤技術といえます。

小さな会社でもできますか？

既製のサービスやAPIを使えば、自前で作らなくても活用できます。モデルを一から学習させるには大きな費用が要ります。公開済みのモデルを使い、少量のデータで調整する方法が現実的です。

どんなデータが必要ですか？

画像・音声・文章などで、できれば正解つきのデータを多く用意します。必要な量は課題で変わります。まず少量で試し、足りなければ増やす流れで、効果を確かめながら進めましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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