CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは、画像認識に特に強いディープラーニングモデルの一種です。

画像の特徴を少しずつ抽出しながら分析する仕組みを持ち、人間が画像を見分けるような処理をコンピュータで実現できます。

顔認証や自動運転など、さまざまな分野で利用されています。

例えば、スマートフォンの顔認証では、CNNが目や鼻、輪郭などの特徴を順番に学習し、「本人かどうか」を判断しています。

画像を細かい部分ごとに分析する「畳み込み層」と、情報を整理してデータ量を減らす「プーリング層」を組み合わせることで、高精度な認識を行います。

ITパスポート試験では、「画像認識に強い深層学習モデル」である点を覚えておきましょう。

特に、「畳み込み層」「プーリング層」「全結合層」で構成されることが重要です。

また、画像の特徴を自動で抽出できる点もよく出題されます。

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