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機械学習とディープラーニング(深層学習)の違い

AI(人工知能)の進歩において欠くことのできない「機械学習」と「ディープラーニング」。この二つについて、等号、つまりイコールのイメージをお持ちの方もいるのではないでしょうか。しかし、そこには大きな違いがあります。
ここでは、機械学習とディープラーニングの違いについて解説していきます。

AI、機械学習、ディープラーニングとは

まずは「AI」と「機械学習」「ディープラーニング」の関係性を見ていきましょう。
AIは人工知能と呼ばれ、人間と同様のタスクをコンピュータに行わせるための技術を大きく捉えたものです。機械の自動運転をはじめ、スマートスピーカーやスマート家電、ロボットなどがあります。さらに、メールや電話の対応で活用されているチャットボットと呼ばれる会話ボットもこれに含まれます。
これに対して機械学習は、機械、つまりコンピュータに分類や予測などを学習させるものです。コンピュータシステムが複数のアルゴリズムを組み合わせて処理を学習することで特定の課題に対してスキルを上げていきます。これはAI技術に内包されているものです。
これに対し、ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる手法です。ディープラーニングは人間の脳をモデルにして、私たちが何気なくやっているタスクをコンピュータに学習させることで人間の認識していく過程を学習させます。

つまり、機械学習が人工知能(AI)の一部なのに対し、ディープラーニングは機械学習の取り組みの一部になります。
これらの関係性は「AI>機械学習>ディープラーニング」となっているのです。

機械学習とディープラーニングの違い

「機械学習」と「ディープラーニング」の違いを、さらに掘り下げていきましょう。
前述の通り、ディープラーニングは機械学習の一部です。機械学習はコンピュータにデータを与え、判断を反復させることでタスクの特徴を学ばせます。
つまり、タスクの法則性をコンピュータが掴ませるのです。そして、コンピュータがタスクを自動化します。
ディープラーニングとは機械学習を発展させたもので、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる、人間の神経細胞をモデルにしたコンピュータを利用した学習の仕組みです。
一般的な機械学習では、学習の素材となるデータの特徴と分類とその量は手動で選択されますが、ディープラーニングではコンピュータが自動で行う点が大きな違いでしょう。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、ディープラーニングの多くの手法に使われています。
その構造は「入力層」「隠れ層(中間層)」「出力層」からなり、隠れ層は何層にも重ねることが可能です。人間の神経細胞をコンピュータに落とし込んだ数理的なモデル表現を示し、情報伝達に使われる「ニューロン」を多数組み合わせることで、複雑な処理を実現します。

もう少し詳しくお話するなら、人間の脳には千数百億個とも言われる神経細胞(ニューロン)があり、このニューロンが連携して電気信号のやり取りを行います。
それぞれのニューロンは入力側・出力側ともに複数のニューロンと接続されており、その接続が「シナプス」と呼ばれるものです。
なお、接続の強さはニューロンの組み合わせによって異なります。このような仕組みで、思考・認識の処理が行われているのです。

ニューラルネットワークの学習方法

ニューラルネットワークによる学習は「学習」と「推論」の2ステップです。
学習はニューラルネットワークをチューニングするステップ。そして、推論はチューニングしたネットワークを利用し回答を出すステップとなります。ニューロンの結合強度を表す「重み」「バイアス(傾向)」のチューニングにより、回答の誤差を小さくしていくのです。

まとめ

ディープラーニングの活用事例や特に進歩が見られた分野として、画像・物体認識、機械の自動運転などが挙げられます。
これらは、前述したような学習をその分野に特化して行うことで、大きな成果を出したものと言えるでしょう。

機械学習とディープラーニング(深層学習)の違い、そしてニューラルネットワークについて詳しく解説しました。
人間の神経細胞を数式的モデルで表現したニューラルネットワークは奥が深く、その仕組みには数パターンあります。AIの技術に触れ、その世界に興味を持った方は、さらにもう一歩踏み込んだ知識を取得するのも面白いのではないでしょうか。

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