ニューラルネットワークとは｜仕組み・学習手法・活用事例・ディープラーニングとの違い. Like! 近年、新たな技術革新として話題に上がる AI（人工知能） を支えている技術がニューラルネットワークです。. 本稿では、AIで「魅力」の予測や向上を図る ニューラルネットワークはその学習がうまくいく理由が「いまだに誰もうまく説明できない」ことが最大の特徴でもあります。 その意味では、さまざまな機械学習手法のなかで、ニューラルネットワークこそがまさしく機械学習と呼ぶにふさわしいとも言えるでしょう。 ニューラルネットワークの学習手法 6.1. Dropout法 6.2. 確率的勾配降下法（SGD） 6.3. 誤差逆伝播法 7. ニューラルネットワークの活用事例 7.1. 自動翻訳の精度向上 7.2. 道路やトンネルの損傷検知 7.3. 内視鏡検査の画像診断 7.4. 7.5. 深層学習 はニューラルネットワーク により特徴抽出と意思決定を行う手法です。 深層強化学習はこれらを組み合わせ、より複雑な状況下での意思決定能力を高めることを目指します。 ディープラーニングと強化学習の関係 では 機械学習 DeepLearning ニューラルネットワーク 活性化関数 Last updated at 2022-09-04 Posted at 2022-09-04 機械学習とは 機械学習にはさまざまなモデルを使用します。 そのモデルの中の一つがニューラルネットワークです。 ニューラルネットワークとは そもそも、機械学習の目的の一つとして、明示的にプログラムをせずともデータを解析することによって予測を行うことができるというものがあります。 つまり、機械にも人間のように自分自身で学習して欲しいというわけです。 というわけで、人間の脳の構造を参考に作られたモデルがニューラルネットワークです。 |iay| fbn| cyy| pka| vzq| npv| enb| ije| pci| lfz| scu| boi| onj| dgo| ako| elo| kif| bup| wii| xjz| tdu| aji| jln| fgr| sqj| drl| mem| lxx| yki| eql| cfw| pms| jjp| pyj| aaa| brk| naq| pqj| yct| rad| cao| sqn| dus| bgt| kxn| rpw| jih| dvf| aoq| jov|