目次:
定義-ディープラーニングとはどういう意味ですか？
ディープラーニングは、機械学習で使用されるアルゴリズムのコレクションであり、複数の非線形変換で構成されるモデルアーキテクチャを使用して、データの高レベルの抽象化をモデル化するために使用されます。 これは、データの学習表現に基づいた、機械学習に使用される幅広い方法のファミリーの一部です。
Techopediaはディープラーニングについて説明します
ディープラーニングは、非常に有望な意思決定ノードと見なされるニューラルネットワークの構築とトレーニングに使用される特定のアプローチです。 入力データが出力になる前に一連の非線形性または非線形変換を通過した場合、アルゴリズムは深いと見なされます。 対照的に、ほとんどの機械学習アルゴリズムは「浅い」と見なされます。これは、入力がサブルーチン呼び出しのほんの数レベルにしかできないためです。
ディープラーニングでは、データ内の機能の手動による識別が削除され、代わりに、入力例で有用なパターンを発見するために、トレーニングプロセスに依存します。 これにより、ニューラルネットワークのトレーニングがより簡単かつ迅速になり、人工知能の分野を前進させるより良い結果が得られます。
