Preferred Networks（以下、PFN）および、ディー・エヌ・エーとPFNの合弁会社であるPFDeNAは、血液検査で14種類のがんを検出できる深層学習技術利用検査システムの開発を開始した。
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。
機械学習、深層学習などの人工知能に分類される技術がブームだ。「デジタル世界で成功するためにITリーダーはAIを習得しなければならない」というのはGartnerのリサーチディレクター、Chirag Dekate氏、ITがAIを理解しているかどうかが企業の業績を大きく左右するという。
GMOクラウドは、深層学習技術を活用し、高精度に物体検知ができるコンピュータビジョンを「IoTの窓口 byGMO」にて開発。トーハンが展開する「ほんをうえるプロジェクト」と共同で実証実験を開始した。
グーグルと関連会社が、ディープラーニング（深層学習）アルゴリズムを利用して網膜の画像を分析し、心血管疾患のリスクを予測できることを示した。
三菱電機は、カメラとディスプレイでサイドミラーを置きかえる電子ミラー向けに、100m離れた後側方の物体を深層学習（ディープラーニング）で検知する技術を披露した。
