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[programming]
画像解析で、レイヤーを通して入力をフィルター処理し、画像の情報を予測および分類する方法をコンピューターに学習させる、機械学習の手法のこと。 ディープ ラーニングは、対象フィーチャやオブジェクトを表す大量のトレーニング サンプルに依存し、複雑なアルゴリズムを用いて結果を予測して、それらの結果をトレーニング データと反復的に比較することでトレーニング モデルを策定します。 トレーニング サンプルに似た特性を持つ新しい画像に対してトレーニング モデルを実行し、トレーニング サンプルで定義されたフィーチャやオブジェクトを予測および識別します。