ディープラーニング deep learning
ディープラーニングは機械学習技術の一つで、多層化したニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴やパターンを自動的に学習する手法。
デジタル化が難しかった画像や自然言語、音声などの非構造化データを学習させることができ、画像認識、音声認識、自然言語処理などの複雑な処理に活用することができるようになっている。
ディープラーニング実用例
画像認識
画像ひとつひとつから特徴をつかんで、対象物を識別するパターン認識技術。
顔認証システム
画像認識を活用したシステム。
スマートフォンなどのカメラに映った顔を認証して、登録されている顔と一致するかどうかを判断します。
オフィスの入退室にしようしている企業だけでなく、一般賃貸マンションの玄関の鍵のひとつに顔認証システムを導入するところも出てきました。
不良品検知
商品の様々な画像を学習させてパターン認識をさせることで、商品についた汚れやゴミなどが付着したものを不良品として検知させたりすることが可能です。
この仕組みを利用して、野菜の画像をパターン認識をさせて、野菜の等級を見分けていくシステムも農業で導入されている。
自動運転
車の自動運転技術でも、画像認識のパターン認識技術が使用されています。
道路標識や信号、歩行者、障害物などの認識や検出を行います。
