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マーケティングオートメーションで使われるディープラーニングを知っているつもりのあなたへ。

マーケティングオートメーション界隈でも人工知能という言葉がちらほら聞こえてきました。人工知能の中でもディープラーニングは様々な企業が興味あるのではないでしょうか？

最近では人間よりもゲームで高いスコアを取ってしまうGoogleのDQNも話題になりましたね。（日本では違う意味になってしまいますが・・・笑）

今回はディープラーニングについてまとめてみました。

そもそもディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、深層学習ともいいますが、多層構造になっているニューラルネットワークを用いた機械学習のことです。

ニューラルとは神経のことで、ネットワークは経路、なので神経経路の機械学習とも言えます。ちなみにディープラーニングは概念的には機械学習の一部であり、別のものというわけではありません。

ディープラーニングでは、特徴を抽出する計算機（下で述べますが、パーセプトロンといいます）が連なったような形状をしています。また正解データを大量に食べさせて結果を出す教師あり学習ではなく、出力すべき対象が決まっていない教師なし学習となっています。どんな答えを出すか決まっていない計算機なんて、面白いですよね。

ディープラーニングを知る上で必要な、パーセプトロンとは？

パーセプトロンとは、入力層、中間層、出力層から成り立つ、脳と視覚の機能をモデルにしたものです。

これが上でいう計算機であり、これらが神経細胞のようにお互い繋がっているものがディープラーニングの正体です。

それぞれのパーセプトロンが各パーセプトロンの優先度を持っており、使えば使うほどその優先度が確かなものとなっていき最終的には精度を上げることが出来ます。パーセプトロンが何層も連なっているのが、多層構造と言われる所以です。

なので、データを入れるとあるパーセプトロンを通して特徴量が抽出され、抽出された特徴量をもとにさらに次のパーセプトロンが特徴量を抽出して・・・と言ったように計算が進んでいき、最終的に結果を得られる、というのがディープラーニングです。