深層学習とは
深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを使用して高度なパターン認識や特徴抽出を行う手法です。従来の機械学習手法と比較して、より多くの階層（層）を持つニューラルネットワークを構築し、大量のデータを使用して自動的に特徴を学習します。
深層学習では、入力データを多数の隠れ層（中間層）を通して処理し、最終的な出力を生成します。各隠れ層は、一連の重みやバイアスパラメータを持つニューロン（ノード）から構成されており、これらのパラメータが学習の過程で最適化されます。多層の構造により、データの複雑な関係や特徴をより効果的に捉えることができます。
深層学習は、大規模なデータセットと高性能な計算機リソースが必要であり、特にグラフィックス処理ユニット（GPU）やテンソル処理ユニット（TPU）のような高速なハードウェアアクセラレーションを利用することが一般的です。深層学習は、画像認識、音声処理、自然言語処理、機械翻訳などのさまざまなタスクで非常に優れた成果を収めており、近年の人工知能の発展を牽引しています。
代表的な深層学習アーキテクチャには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶（LSTM）、変換器モデル（Transformer）などがあります。これらのアーキテクチャは、データの特徴やタスクの要件に応じて適切な選択を行います。