「ディープラーニング」とは、機械学習の一分野で、人工ニューラルネットワークを用いてデータから高レベルの特徴やパターンを学習する技術です。ディープラーニングは、特に大量のデータと計算リソースが利用できる場合に、高度なパフォーマンスを発揮することが知られています。

ディープラーニングの特徴
・ニューラルネットワーク: ディープラーニングは、多層の人工ニューラルネットワーク（深層ニューラルネットワーク）を用いています。これらのネットワークは、入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層が前の層からの情報を処理します
・特徴抽出: ディープラーニングモデルは、データから自動的に特徴を抽出し、複雑なパターンを学習します。これにより、特徴量エンジニアリングの手間が省けます
・大量のデータ: ディープラーニングは、大量のデータを使ってモデルを訓練することで、高精度な予測や分類を実現します
・高性能: 複雑なタスク（例: 画像認識、音声認識、自然言語処理）に対して、高いパフォーマンスを発揮することがあります

ディープラーニングの代表的なモデル
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: 主に画像認識や視覚関連のタスクに使用されるネットワーク
・リカレントニューラルネットワーク（RNN）: 時系列データや自然言語処理に用いられるネットワークで、過去の情報を保持して次の予測に活用します。
・トランスフォーマー: 自然言語処理において高い性能を発揮するモデルで、Attentionメカニズムを使用します

ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で革新的な成果を上げており、自動運転車、医療診断、翻訳サービスなどの応用に広く利用されています。データから直接学習し、複雑な問題を解決する能力があるため、多くの産業での進化を促進しています