ディープラーニング

Also known as DL, deep machine learning, hierarchical learning, deep structured learning

多層のニューラルネットワークによる機械学習手法

AI overview

Deep learning is a branch of machine learning that uses computer systems designed to learn from data. It matters because it enables computers to improve their performance at tasks without being explicitly programmed for each specific situation.

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Research

137,152 papers

A guide to deep learning in healthcare.ReviewNature medicine · 2019Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B et al.DOI: 10.1038/s41591-018-0316-z
Deep-learning seismology.ReviewScience (New York, N.Y.) · 2022Mousavi SM, Beroza GCDOI: 10.1126/science.abm4470
Deep learning in cancer diagnosis, prognosis and treatment selection.ReviewGenome medicine · 2021Tran KA, Kondrashova O, Bradley A et al.DOI: 10.1186/s13073-021-00968-x
Explainable artificial intelligence (XAI) in deep learning-based medical image analysis.ReviewMedical image analysis · 2022van der Velden BHM, Kuijf HJ, Gilhuijs KGA et al.DOI: 10.1016/j.media.2022.102470
Deep Learning in Cardiology.ReviewIEEE reviews in biomedical engineering · 2019Bizopoulos P, Koutsouris DDOI: 10.1109/RBME.2018.2885714
Deep Learning and Geriatric Mental Health.ReviewThe American journal of geriatric psychiatry : official journal of the American Association for Geriatric Psychiatry · 2024Aizenstein H, Moore RC, Vahia I et al.DOI: 10.1016/j.jagp.2023.11.008
Deep Learning in Image-Based Plant Phenotyping.ReviewAnnual review of plant biology · 2024Murphy KM, Ludwig E, Gutierrez J et al.DOI: 10.1146/annurev-arplant-070523-042828
Deep learning applications in protein crystallography.ReviewActa crystallographica. Section A, Foundations and advances · 2024Matinyan S, Filipcik P, Abrahams JPDOI: 10.1107/S2053273323009300

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ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである。コーセラの共同創業者であるアンドリュー・ンによれば、「人工知能への第一歩」という認識は正しいのだという。深層学習として最も普及した手法は、（狭義には4層以上の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である。多層ニューラルネットワークについては、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に考案したスタックトオートエンコーダが直接の起源となった。ディープラーニングの学習機構は簡単な場合を除いて良く機能する理由が分かっておらず、人間が内部を解析してパターン認識の根拠が理解できるかどうかも不明な状況にある。パターン認識の根拠を理解できていないと安全面に不安があることから、説明可能なAIも求められている。要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、21世紀に入って、スタックドオートエンコーダを始めとするヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、インターネットの発展による学習データの流通により、十分に学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする諸問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し、2010年代に普及した。学界では更に抽象化された数学的概念によるディープラーニングが研究されている。

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