分子シミュレーション＆インフォマティクス 用語解説

深層学習  [しんそうがくしゅう] [Deep Learning]

深層学習とは、データに内在する構造や意味を自動的に抽出するための学習モデルであり、従来の機械学習が人手による特徴量設計に依存していたのに対し、データそのものから表現を多層的に獲得する点に本質的な強みがある。多層ニューラルネットワークが階層的な抽象化を行うことで、画像・音声・自然言語といった複雑で曖昧なデータにも高い適応力を示し、非構造化データを扱う現代のAI技術の中心を担っている。

学習過程では、勾配降下法と誤差逆伝播（Backpropagation）により多数のパラメータを最適化し、モデルの汎化性能を高めていく。精度向上には大量の学習データに加え、ラベル付与やメタデータ整備などデータ品質の向上が不可欠であり、それらが効率的な表現学習を支える。高い表現能力とスケーラビリティを併せ持つ深層学習は、実務・研究の双方においてAI開発の主要な技術基盤として広く利用されている。