NVIDIAが解説する「いまさら聞けない!? ディープラーニング入門」 - 概要からSDKの紹介まで

を改良し、画像や音声などの認識や、自動運転などの複雑な判断を可能にするシステム構築することを可能とする。

一般に機械学習とは、コンピュータの人間がプログラムコードをすべて書くのではなく、学習するシステム(ここではニューラルネットワーク)を作り、それにさまざまな情報を与えて認識などの処理を行うシステムを構築することだ。

なお、ニューラルネットワークに関しては、1980年台に一旦ブームがあった。ただ、現在のシステムと原理は同等だが、仕組みや規模がかなり違っているため、2012年以降のものを「Deep Neural Network(DNN)」や「Deep Learning」と呼んで区別している。「深層」学習と呼ばれるのは、ニューラルネットワークを複数重ねてシステムを構成するためだ。

2012年にコンピュータの画像認識を行うコンテスト(ILSVRC Image Net)で、深層学習を使うものが、それまでのプログラムコードで特徴量抽出を行うシステムを凌駕した。プログラムコードで特徴量抽出では、30%を切る程度の誤差率たったが、深層学習ではそれを一気に15%まで縮めた。その後も深層学習を使う認識システムは順調に誤差率を小さくしていき、2015年のコンテストでは5%を切っている。