ここまでで、ディープラーニングを支える基本的な仕組みや要素技術を見てきました。
では、それらは実際にどのような場面で使われているのでしょうか。
この章では、画像・言葉・音を理解する技術から、データ生成や強化学習、さらに実社会で使うための工夫まで、ディープラーニングの代表的な応用例を広く見ていきます。
ディープラーニングの認識系タスク
ディープラーニングは、画像を見分けたり、文章を読んだり、音声を聞き取ったりするように、さまざまな情報を「理解する」場面で大きな力を発揮しています。ここではまず、見る・読む・聞くAIの代表的な応用を見ていきます。▶続きを読む
ディープラーニングの生成・行動系タスク
ディープラーニングは、情報を理解するだけでなく、行動を選んだり、新しいデータを生み出したり、別のタスクへ学びを応用したりすることもできます。ここでは、より発展的な応用例として、深層強化学習やデータ生成、転移学習、マルチモーダルについて見ていきます。▶続きを読む
ディープラーニングの実用化技術
ディープラーニングのモデルは、高い性能を持つだけでは十分ではありません。実際の社会で安心して使うためには、なぜその判断になったのかを説明できることや、軽くして扱いやすくすることも大切です。ここでは、モデルの解釈性と軽量化という、実用化に欠かせない工夫を見ていきます。▶続きを読む