ニュラルネットワークとディープラーニング

機会学習はプログラム自身が学習する仕組みであるが、方法がいくつかある。

• k平均法
• 決定木
• サポートベクターマシン
• ニューラルネットワーク（単純パーセプトロン）
• ディープラーニング

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、フランク・ローゼンブラットが1958年に提唱した、単純パーセプトロンがはじまりとされている。
機械学習の一つで、人間の神経回路を擬似的に実現するものである。

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ディープラーニング

ニューラルネットワークを多層にしたものが、ディープラーニング（深層学習）である。
ニューラルネットワークを多層化すること自体は古くから考えられていたが、マービン・ミンスキーによって、特定の条件下での単純パーセプトロンは、単純な問題しか解けないことが指摘されていた。
しかし、1986年に、バックプロパゲーション（誤差逆伝播学習法）という方法によって、この問題が解決できることが示された。

また、入力と同じものを出力するように学習する、自己符号化器の研究をきっかけに、より多層化（深層）しても学習の精度をあげられるようになった。