ディープラーニング
読み: でぃーぷらーにんぐ
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。
ディープラーニングとは — 詳しく解説
ディープラーニングとは、 人間の脳のニューロンを模した「ニューラルネットワーク」 を 多層 (数十〜数千層) に重ねた機械学習手法。 2012 年に画像認識で従来手法を圧倒し、 以降 AI 革命の中心。 LLM / 画像生成 (Midjourney / DALL-E) / 音声認識 (Whisper) / 動画生成 (Sora) すべてディープラーニングが基盤。 GPU で並列計算するため 学習に大量の計算資源とデータが必要、 NVIDIA H100 等の高性能 GPU が高騰している背景。 2026 年は H200 / B100 がデータセンターに大量投入され、 学習時間が 1 年前比で 5-8 倍速くなったのが現場の体感。
関連用語
「インフラ・学習」の他の用語
既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。
データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。
Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。
入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。
LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。
RLHFとは、人間の評価・フィードバックを報酬信号として活用し、LLMの出力を人間の意図に沿わせる強化学習手法のこと。
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