【PythonでAI】ディープラーニング（深層学習）入門【その1】

今回はディープラーニング入門編のその1です。まずは簡単な概念から説明していき、最終的にはPythonでニューラルネットワークを構築していきます。

（※）Keras、Scikit-learnなどのライブラリーには直ぐに使える深層学習のフレームワークが多数ありますが、今回はディープラーニングを理解するためお馴染みのnumpyとmatplotlibのみ使用して構築します。

【ディープラーニングとは】

そもそもディープラーニングは、人間の脳のニューラルネットワークに触発された機械学習の一分野です。10年以上前からある理論ですが、計算の進歩と膨大な量のデータの可用性により、従来の機械学習よりも優れているとされ、絶大な人気があります。すでに、画像認識、自然言語処理（NLP）、音声認識など、現実の生活の様々なシーンで利用されています。もちろん、このブログの目的でもあるファイナンスへの応用、「株など様々な金融商品の買い時・売り時の判断」、「財務諸表からの企業分析」にも使われています。