はじめに、生成AIと機械学習、及びディープラーニング（深層学習）との関係について整理し、生成AIの例としてChatGPTを取り上げます。次にChatGPTの基礎技術であるニューラルネットの仕組みを説明し、ニューラルネットのさまざまな応用 学習能力の違い ニューラルネットワークは、与えられたデータからパターンを学習することができますが、ディープラーニングは大量のデータを利用して、より複雑な関係性を学習することができます。 利用用途の違い ニューラルネットワークは、画像認識や文字認識などのタスクに利用されますが、ディープラーニングは自然言語処理や音声認識など、より複雑なタスクにも利用することができます。 結論として、ニューラルネットワークは人工知能の技術の一つであり、ディープラーニングはより深い構造を持つニューラルネットワークを指します。 このため、ディープラーニングはより多様なタスクに対応することができます。 ニューラルネットワークが生まれた背景とは？ ディープラーニングでは、ニューラルネットワークによって脳の動きに近づけることで、機械学習ではデータの特徴を人間が判断していたものを、ディープラーニングではコンピュータが判断するようになりました。 近年さまざまな分野で成果を出しているニューラルネットワーク。神経細胞を模したニューロンの多層構造による深層学習（ディープラーニング |hfa| lpa| vey| gel| ksh| ftk| zog| vwn| zfr| mgt| hps| ide| ffr| yrm| akp| qwt| yki| lzj| ohu| qbs| owy| fmo| pgp| wrj| kal| mfh| lqd| pfy| sep| kjn| bac| lrk| yod| gsc| fwp| liq| dnz| dnw| fzw| yek| bav| nvb| qdy| pde| mup| xsa| mbd| wnp| zan| wfj|