深層学習（しんそうがくしゅう、Deep Learning）とは、多層のニューラルネットワーク（Neural Network）を用いた機械学習（Machine Learning）の一種です。人間の脳内に存在するニューロンの構造を参考に、情報を処理するために複数の層に分かれたニューラルネットワークを建て、データの特徴を自動で抽出し、精度の高い予測を行うことができます。
深層学習は、2010年代以降の機械学習技術の中でも最先端のものとされており、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で高い精度を発揮しています。例えば、Googleが開発した画像認識システムの「Google Photos」では、深層学習技術が採用され、膨大な数の写真の中から、特定の人物や物体を自動で検出することが可能です。
深層学習の主な特徴は、以下の通りです。
・多層のニューラルネットワークを用いることで、複雑なデータの特徴を自動で抽出することができる。
・大量のデータを用意することで、ニューラルネットワークのパラメータを自動的に調整することができる。
・従来の機械学習手法より高い精度を発揮することができる。
深層学習は、画像認識や音声認識などの分野で高い精度を発揮しているため、自動運転技術や医療診断支援などの分野での応用が期待されています。また、最近では、音声合成や音楽生成などの分野でも深層学習が活用されるようになってきており、今後ますます幅広い分野での活躍が期待されています。