ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の一形態で、大量データを機械が学習することで、データの特徴を抽出する技術のことです。

【ディープラーニングと機械学習の違い】

ディープラーニングは、通常の機械学習とは異なる点があります。通常の機械学習では、特徴量の手動抽出が初めのステップであり、それを使ってモデルを構築します。しかし、ディープラーニングでは特徴量が機械によって自動的に抽出されます。

【ディープラーニングの特徴】

ディープラーニングの基本的な要素はニューラルネットワーク（NN）であり、多層の中間層を持つために「ディープ(多層)ラーニング」と呼ばれています。これにより、データの特徴をより深く学習できます。

ニューラルネットワークは人間の脳神経回路をモデルにし、入力層、中間層、出力層で情報処理と伝達を行います。ディープラーニングを理解するためには、このニューラルネットワークの仕組みを理解することが不可欠です。