機械学習のディープラーニングって、うーん、ぼんやりしているなあって思ったので、整理する。

１．機械学習って何だろう

機械学習っていうのは、技術の全般のことを指す言葉。
アルゴリズム、数学、考え方だったり色々。
ディープラーニングは機械学習の技術の一つ。

ディープラーニングとは、隠れ層を増やしたニューラルネットワークなのです。層が多い、すなわち層が「深い」から、深層学習とも呼ばれるわけです。

引用：深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

２．ディープラーニングって何だろう

機械学習の一つの、ニューラルネットワークっていう技術が元になっているよ。
「人間の脳神経の仕組み」を機械で表現すればいいんじゃない？

っていうやつ。

ニューラルネットワークはパーセプトロンから構成される。

①単純パーセプロトン
ニューラルネットワークの元祖。単純な問題しか解けない。

②多層パーセプトロン
複雑化すれば難しい問題解けるじゃん？ってことで複雑化してみました。

隠れ層っていうのは、入力から出力するための関連づけ情報。

この隠れ層（関連情報）を増やしたニューラルネットワークのことをディープラーニングと言います。

つまり、ディープラーニングは、現在のあらゆる技術で人間の脳神経を表現したやつ。

３．問題だらけの脳神経ができたぞ！

やったー！形になったぞ！って喜ぶもつかの間、問題が出てきたのです。
・学習が止まる（は？）
・学習用のテストデータは良いが、未知なデータはまじでダメ

ナニー！ダメダメじゃんか！
そう、ダメダメなんです。でも数学や何やらを駆使して問題を解決しています。その話はまた次回。