ディープラーニングとは、ニューラルネットワーク手法を発展させ、人工ニューロンを更に多層化したものです。

ディープラーニング以前は、どの特徴に注目するべきかを人が指示する必要がありました。ディープラーニングでは大量の画像を読み込ませることで注目すべき特徴を決定することができます。

学習段階の大量の画像を読み込ませる作業は、各層の重みづけの調整に当たります。入力層に近い層では、元の画像を単な図形として解釈しますが、出力層に近い層では、複雑な形状に対応する信号を扱えるようになります。

ただし、ディープラーニングを行うには正解つきのデータを数万個用意する必要があります。つまり、事前に正解と判断する結果付きデータを、個人情報に保護された範囲で蓄積されている必要があり、医療などの分野によっては困難です。そのため、ダミーデータを扱うことで意図的にデータ数を増やす努力が行われます。