ディープラーニングの概要

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを使用して多層（「深層」）のデータを分析するMLのサブセットです。画像や音声認識などのタスクに特に効果的です。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、一連のアルゴリズムで、データセットの基礎となる関係を認識しようとするプロセスで、人間の脳の動作を模倣します。

ニューラルネットワークの構成要素

• ニューロン: ニューラルネットワークの基本単位。
• 層: 複数のニューロンの層。入力層、隠れ層、および出力層を含む。
• 活性化関数: ニューラルネットワークノードの出力を決定する関数。

人気のアーキテクチャ

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）
• 敵対的生成ネットワーク（GAN）