本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 コンセプト自体は半世紀以上の歴史があるにも関わらず、ディープラーニング(深層学習)が実用的な問題に応用され始めたのはここ数年のことである。

  その要因として計算機、特にGPUの演算速度が向上して大規模ニューラルネットワークの最適化とシミュレーションが高速でできるようになったのに加え、インターネットから学習データを大量に取得できるようになったことがあるだろう。

 デジタルカメラとソーシャルメディアの普及により、自分で撮影しなくても大量の画像データにアクセスできるようになったことを背景に、画像認識が深層学習の最初の実用的な応用分野になったのは象徴的である。

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