ディープラーニングが機械学習のトレンドだと認識しているケースも多いといえる。筆者は、先日も予測モデルを作る際にディープラーニングをリクエストされた。また、別案件でディープラーニングは使わないと話したら、がっかりした表情になったケースもあった。実は、ディープラーニングに向いているケースとそうでないケースがある。
 
　ディープラーニングは、データが100万件程度なければ動かない。データが少ない場合、他のアルゴリズムを利用した方が良いのだ。ディープラーニングが適している分野には、文字や画像に関するモデルづくりがある。テキストと画像はデータを増やせるからだ。画像の場合、1枚の画像は1枚だが、ピクセル単位にしてタグを付けたり、2個飛ばしの関係性とか3個飛ばしの関係性、横や縦の関係性など、いくらでもデータを増やすことができるのである。文字の場合も同様で、単語でくくったり、文字で区切ったり、前後の関係で区切ったりしてデータを増やすことができる。