ディープラーニングのモデル作成で押さえたい基礎知識および実践ガイド

　音声認識や画像識別など、人間が担ってきたタスクを実行できるようにコンピュータを学習させるディープラーニング。その根幹となるアーキテクチャが、データを処理するニューラルネットワークだ。特徴量抽出の時間を最小化し、複雑な計算処理が必要となる分類タスクにも優れたスケーラビリティを発揮するなど、従来の機械学習よりも効率的に精度を高められる。

　このニューラルネットワークでは用途によって適した構造が異なる。画像分析などに使われる畳み込み型、時系列に沿った情報や文章のようなシーケンシャルなデータ処理に適したリカレント（再帰）型などがそうだ。これらの長所を把握することで、コンピュータビジョンやAI bot、時系列分析といった応用が可能になる。

　本資料では、ディープラーニングを構成するアーキテクチャやその活用方法をあらためて解説するとともに、定番の機械学習ツールを使ったディープラーニングモデルの作成方法を紹介する。ディープラーニングモデルの作成をサポートする実践的な資料として、活用してもらいたい。