ディープラーニング
複数層のニューラルネットワークを伴う機械学習の一部であり、データの複雑なパターンをモデル化することを可能にします。
畳み込み、再帰、トランスフォーマーといった多層（ディープ）ニューラルアーキテクチャを活用し、生の入力（画像、テキスト、音声）から階層的な特徴表現を自動的に学習します。ディープラーニングのパイプラインには、大規模なラベル付きデータセット、専用ハードウェア（GPU/TPU）、説明可能性のためのツール、ならびにドリフトや敵対的脆弱性に対する堅牢なモニタリングが求められます。
ある医用画像スタートアップは、肺炎を検出するために、10万件のラベル付きX線画像で深層CNNを学習させています。学習にはGPUを使用し、説明可能性ヒートマップを適用して病変領域を強調するとともに、本番環境におけるモデル精度を継続的に監視し、新しいスキャナーの種類が導入された際には再学習を実施します。
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