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機械学習とディープラーニングの違い
ほとんどの機械学習アルゴリズムは、特徴量または列の数が最大で数百のデータセットで適切に動作します... ほとんどの機械学習アルゴリズムは、特徴量または列の数が最大で数百のデータセットで適切に動作します。ただし、画像からのような非構造化データセットには、非常に数多くの特徴量が含まれているため、このプロセスが複雑または完全に実行不可能になります。RGB カラーの 800 x 1000 ピクセルの画像 1 枚だけで 240 万の特徴量を含んでいます。従来の機械学習アルゴリズムで処理するにはあまりにも多すぎます。 ディープラーニングアルゴリズムは、ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムで、複数の「レイヤー」を通じてデータを実行します。各レイヤーは表現が簡略化されたデータを次のレイヤーに渡します。 ディープラーニングアルゴリズムは、各ニュートラルネットワークレイヤーを通過しながら、画像に関して徐々に多くを学習していきます。早期のレイヤーは、エッジのような低レベルの特徴量を検出する方法を学習し、後