「人間の脳をコンピュータ上でモデル化したもの」であるニューラルネットワークは、予測や分類、分析などさまざまな分野で用いられています。

ニューラルネットワークは、主にデータを受け取る「入力層」、学習内容によってつながり方を変える「中間層」、結果を出す「出力層」に分かれた仕組み。入力層から受け取った情報は、中間層でさまざまな情報とやり取りしていく間に、情報を自分なりに評価して、特徴や一般的なルールを発見。その結果を、出力層に出力していきます。

実はこの「中間層」を何千何万層にも重ねて、「特徴」の出力精度を飛躍的に向上させた構造、それが「ディープニューラルネットワーク」と呼ばれ、これを用いた機械学習のことを［ディープラーニング（特徴表現学習）］と呼んでいるんですね。監視カメラなどの画像認識やテキスト翻訳、音声認識など、身近ないろいろなところに、このニューラルネットワークが使われています。