Deep Learning覚え書き（概要編） - 八谷大岳の覚え書きブログ

Deep Learningは、日本語では深層学習と呼ばれている機械学習の研究分野の一つで、データを高次に抽象化するための多階層なモデルを学習する技術の総称である。 機械学習の枠組みには、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習および強化学習がある。 （引用元強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 実践で学ぶ教科学習） これらの機械学習の方法は、入力（質問）として数値ベクトルを前提にしています。そのため、機械学習の枠組みを、画像認識などに応用するためには、それぞれの応用に合わせてデータをベクトルに変換する必要がある。このデータからベクトルへの変換のことを特徴抽出と呼ぶ。この特徴抽出は、それぞれの応用に関する専門的な知識が必要なため、画像認識などの応用研究者が活躍する分野だった。例えば、画像分類では、Fisher vectorやORBなど多くの特徴抽出方法が提案されてきた