engineering)と呼ばれ,精度に大きく影響する.その一方で,タスクに対して適切な構造を持つ多層のニューラルネットワークを用いてタスク全体の入出力を直接学習すると,人間が設計するよりも優れた様々な粒度の中間表現を自動的に獲得できる場合がある.このような能力の獲得は表現学習と呼ばれ,深層学習を採用するメリットとして知られている(2).次に,クラウドソーシングの発展や,Webサービス・IoTサービスの普及等によって,大規模データセットの収集・作成が容易になったことが,エンドツーエンド深層学習の発展につながっていると考える.その一方で,現状全てのタスクがエンドツーエンド学習で取り組まれているわけではなく,例えば自動運転については個別にタスクを解くアプローチも依然として多く取り組まれている.本稿では,まず2.において各分野におけるエンドツーエンド深層学習の動向について説明した後,3.においてその可能性と課題について論じる.続きを読みたい方は、以下のリンクより電子情報通信学会の学会誌の購読もしくは学会に入会登録することで読めるようになります。会員になると豊富な豪華特典が付いてきます。IEICE会誌アプリをダウンロード本サイトでは会誌記事の一部を試し読み用として提供しています。