ニューラルネットワークとディープラーニングとは？にゅーらるねっとわーくとでぃーぷらーにんぐ
ニューラルネットワークとディープラーニングとは、人間の脳の神経細胞のつながりを模した計算モデル（ニューラルネットワーク）を使った機械学習手法。中間の層（隠れ層）を多層に重ねて複雑な特徴を段階的に学習するものをディープラーニング（深層学習）と呼び、画像認識や自然言語処理などで高い精度を発揮している。
最終更新：2026-10-07
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画像に写っているのが猫か犬かを判定するモデルは、多数の層を通じて「輪郭」「模様」「形状」といった特徴を段階的に抽出しながら学習していく。
試験での引っ掛け
ディープラーニングの本質は「層が深い」ことよりも、注目すべき特徴（特徴量）を人が設計せずデータから自動で獲得する点にある。従来の機械学習では人が特徴量を設計していた、という対比で問われる。またニューラルネットワークは脳を模した計算モデルであって脳の再現ではなく、学習の中身は誤差逆伝播法による重みの調整。判断の根拠が人間に説明しにくい（ブラックボックス性）ため、説明責任が求められる用途では課題になる点も定番。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。