ほぼwikiに記載されている内容ではあるが、ブログ１投目ということでディープラーニングとは何であるかをまとめてみます。

機械学習/ディープラーニング

人工知能の情報を調べようとするとこのキーワードが出てきます。
機械学習は英語ではmachine lerning, deep learningは日本語で深層学習です。

機械学習とは

機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。
(from Wikipedia)

深層学習とは

ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、英: deep learning）とは、（狭義には4層以上[1][注釈 1]の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network）による機械学習手法である[2]。深層学習登場以前、４層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し[3]、2010年代に普及した[4]。しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない[3]。
(from Wikipedia)

要約すると

機械学習の技法の中にニューラルネットワークというものがあります。
ニューラルネットワークとは、生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた学習アルゴリズムです。
私たちが普段、見聞きした情報を素早く判断するにはニューロンが、シナプスがとその神経ネットワークの作用等によって思考できるとされています。
人間の脳構造が非常に複雑かつ高性能であるため、多層のニューラルネットによる学習が必要だったものの、ひと昔前までは学習情報の不足は計算機の能力の問題もあり、深層学習ができなかった。
近年、多層ニューラルネットワークの学習研究が進展、コンピュータの性能向上、Web, ビッグデータなどにより学習情報を大量に入手できるようになったことから、大きく普及した。
また、音声・画像・自然言語を対象する問題に対し、他の手法を圧倒する。