表現学習は、生データから有用な特徴表現を自動的に抽出する技術です。この手法では、機械学習モデルがデータの構造やパターンを学習し、高度なタスク（分類、回帰など）を効率的に実行します。特にディープラーニングで広く使用され、自然言語処理や画像認識などの分野で重要です。
目次
重要性
表現学習は、モデルの性能向上において重要な役割を果たします。自動的に特徴を学習できるため、ドメイン知識が限られている場合でも高精度なモデルを構築できます。この技術は、AIの適用範囲を広げるとともに、開発コストを削減する可能性を秘めています。
用語の使われ方
表現学習を実施するには、オートエンコーダーや自己教師型学習アルゴリズム（例：SimCLR、BERT）を使用します。これらの技術を用いて、未ラベルデータから高品質な特徴を抽出し、その後のタスクで活用します。PythonのPyTorchやTensorFlowを活用してモデルを構築するのが一般的です。
