近年ChatGPTをはじめとしたAIが話題となるなか、AIをはじめ機械学習とディープラーニングの違いについてよくわからないという声をよく耳にします。今回はこの3つの意味や違い、そして関係性について分かりやすく簡潔に解説します。
AI 機械学習 ディープラーニングの違いを解説
AI（人工知能）とは？
AIとは人間の知能をコンピュータ上で模倣したもので、人間が行う以下のような行動を自動化する技術の総称です。
- 学習
- 推論
- 認識
- 理解
また、AIは幅広い領域をカバーしており、以下のような多岐にわたる問題解決能力を持っています。
- 自然言語処理
- 音声認識
- 画像認識
これらの分野は、ルールベースのプログラミングから学習に基づくアプローチへと進化してきました。
その進化は、データ駆動の機械学習、機械学習の一部分であるディープラーニングへと続いています。
機械学習（マシンラーニング）とは？
機械学習とはAIを実現する為の技術の一つで、コンピュータがデータから自動的に学習し、新しいデータに対して予測や決定を行う能力を持つ技術を指します。
従来のプログラミングでは解決が難しかった複雑な問題を、大量のデータと高速な計算能力により処理することが可能になりました。
例を挙げると以下のような事が可能となり、多くのアプリケーションに導入されています。
- スパムメールの識別
- 手書き文字の認識
- 商品の推奨
機械学習の手法は、大きく分けると以下3つに分類されます。
| 教師あり学習 | 正解ラベルが与えられたデータを使ってモデルが学習し、新しいデータに対する予測を行う機械学習 |
|---|---|
| 教師なし学習 | 正解ラベルが与えられないデータを元に、モデルがデータのパターンや構造を学習する機械学習 |
| 強化学習 | 行動の結果として得られる報酬を最大化するようにエージェントが行動を学習する機械学習の一種 |
ディープラーニング（深層学習）とは？
ディープラーニングとは機械学習の一種であり、脳の神経細胞の働きを模倣したニューラルネットワークを用いて、多層にわたり複雑なパターンを学習する技術の事です。
この方法では入力データから自動的に特徴量を抽出し、複雑な問題に対して高い精度で予測を行うことができます。
ディープラーニングは以下の分野で特に効果的であり、近年は人間を超える性能を発揮する可能性があると報告されています。
- 画像認識
- 自然言語処理
- 音声認識
しかし、莫大な量のデータと計算資源を必要とするため、ディープラーニングの利用は制約を伴います。
結論：ディープラーニングは機械学習の一部であり、機械学習はAIの一部である
ディープラーニング、機械学習、そしてAI（人工知能）は、それぞれ異なる概念でありながらも、関連性が非常に深いです。
AIは最も広範な概念で、人間の知的な行動を機械が模倣する技術全体を指します。
人間の知的な行動を実現する手段として登場したのが機械学習である為、機械学習はAIの一部であると考えられます。
そして機械学習の進化形として、ディープラーニングが登場しました。
機械学習と働きは似ているのですが、人間の神経細胞ネットワークを模した「ニューラルネットワーク」というアルゴリズムが利用されている為、標準的な機械学習と比べて学習プロセスの評価ははるかに高くなります。
上記の事から、ディープラーニングは機械学習の一部であり、さらにAIの一部であるという位置付けになります。
一見同じように感じますが、AI 機械学習 ディープラーニングには明確な違いがありますので、これらの違いはしっかりと把握しておきましょう。
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
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