「深層学習」（ディープラーニング）とは何か！（中）｜NetIB-News（株）Preferred Networks リサーチャー 松元 叡一 データが増えても正しく動くようなアルゴリズム ――「機械学習」だけでも充分すごいですね。そのなかでも「深層学習」は、50年来のブレイクスルーと言われています。何が大きく違うのですか。 松元 時代とともに、「機械学習」で学習したいデータのサイズと複雑さがどんどん増えてきました。実際には、世の中の社会現象、経済現象を考えてみても、直線でルール化できる単純なものは少ないです。先ほどの健康診断の例でも、年齢、住んでいる地域、年収、好みの食べ物等、データの項目が増えるほど、データの次元（1サンプルあたりの情報量）が高まってきます。 画像を例にとると、100×100ピクセルのグレー画像なら、1データあたりの画素数10,000の次元になります。このような膨大な次元になりますと、もちろん直線では分けられませんし、曲線でも非常に複雑なもの
