現在、人工知能が非常に注目を集めています。人工知能を使用することにより、本来人間でないと担えなかったと思われていた、知的なものを含む様々な作業を代行してくれる可能性があるからです。では、人工知能はどのように発達してきたのでしょうか。それにはディープラーニングの手法がカギとなります。ディープラーニングが生まれる前には、機械学習というアプローチを使用していました。これは、入力データに基づいて正しい結果が出力されるようにプログラミングする方法です。こちらには、教師なし学習と教師あり学習と言う2つの手法があります。このうち教師なし学習は、入力データだけを読み込ませるもので、正解がない形のデータになるため、膨大な量のデータを読み込ませたり、正解を補うものとして得点を付けるなどの設定をする必要があります。それと比較して教師ありデータは、入出力のデータを対にして読み込ませます。そのため、効率的に学習することが可能になりますし、初期段階から学習の効果が現れやすい方法です。ですが、対になっている入出力データである教師データを作成することには非常に時間がかかるため、専門に作成代行する業者に依頼することが一般的になっています。ですが、この機械学習では、一定のルールにのっとった入出力はできますが、複雑な問題を正しく処理することは難しいものでした。そこで、人工知能を実現可能なレベルに引き上げたのがディープラーニングの手法です。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路のシステムに似せた計算のアルゴリズムを使用していて、入力データと出力データの間に複数の中間層を置きます。この何層もの中間層によって、より多くのデータの比較・検討ができるようになったことで、複雑な問題を解決したり、精度の高い正解を出すことが可能になります。ちなみに、この中間層を2層以上持つアルゴリズムのことをディープラーニングと呼んでいます。