RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは、過去の情報を記憶しながら学習できるディープラーニングモデルのことです。

通常のAIモデルは、その時点のデータだけを扱いますが、RNNは前の情報を保持して利用できるため、時間の流れが関係するデータの分析に強い特徴があります。

例えば、音声認識では、前後の言葉の流れを考慮することで、より自然に文章を理解できます。

また、天気予報や株価予測のような時系列データの分析にも利用されています。

過去のデータを参考にしながら次の結果を予測できる点が大きな特徴です。

ITパスポート試験では、「過去の情報を保持して利用する深層学習モデル」である点を覚えておきましょう。

特に、「時系列データの分析に強い」という特徴が重要です。

音声認識や文章解析など、時間の流れがあるデータ処理で活用されることもよく出題されます。

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