ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の脳の神経細胞（ニューロン）が持つ回路網を模倣した機械学習モデルのこと。AI（人工知能）にとって欠かせない技術で、画像認識や音声認識、自然言語処理など、多岐にわたって活用されている。
ニューラルネットワークは、入力が行われる「入力層」、中間にある「隠れ層（中間層）」、出力を行う「出力層」から構成されている。各層のニューロンが互いに結び付いて、ネットワークを構成している。
ニューラルネットワークにおける学習パターンには、正解データ（ラベル付きデータ）を用いてAIに学習させる「教師あり学習」と、正解データがない状態でAIに学習させる「教師なし学習」の2種がある。
ニューラルネットワークを応用した機械学習にディープラーニング（深層学習）がある。機械学習はコンピュータが大量のデータを分析し、人間が与える特徴量を使ってパターンやルールを自動学習する。ディープラーニングは、AI自身がデータからより高度な特徴を抽出し、従来の機械学習では難しかった複雑なデータの解析や予測ができる。ディープラーニングは、教師あり学習を発展させた代表例でもある。
