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2020/10/23

ディープラーニングと機械学習の違いとは?

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ディープラーニングと機械学習の違いとは?|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

第3次AIブームといわれる昨今において、AIは多くの企業に注目され始めています。しかし、ディープラーニングと機械学習の違いまでは詳しくは理解できていないという方も多いのではないでしょうか。

AIを深く理解するためには、ディープラーニングと機械学習の違いをしっかりと理解しておかなくてはなりません。そこで今回は、「ディープラーニング」と「機械学習」の違いを分かりやすく解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

 

■AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは

■AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

AIについて触れる中で目にする機会が多い「ディープラーニング」と「機械学習」は、それぞれどのような特徴があり、どのような位置づけになっているのでしょうか。まずは、それぞれの特徴と位置づけについて詳しくみていきましょう。

 

・機械学習

機械学習とは、機械が膨大な量のデータを学習することによって自らルールを学習し、そのルールに則った予測や判断を実現する技術のことです。学習方法には、膨大な量のデータを学習して特徴を把握していく「教師あり学習」と、さまざまな次元でデータ分類などを行っていく「教師なし学習」、そして自ら試行錯誤して正解を求めていく「強化学習」の3種類が存在します。

AIにおける機械学習の位置付けとしては、「AIの要素技術の1つ」と表現することができるでしょう。

 

・ディープラーニング

ディープラーニングとは、膨大な量のデータを学習し、共通点を自動で抽出していくことによって、状況に応じた柔軟な判断を下すことが可能になる「機械学習技術の内の1つ」です。従来の機械学習と異なる点としては、より高精度な分析を行うことができるという点が挙げられるでしょう。

なお、ディープラーニングの位置付けとしては、機械学習の一部である「教師あり学習」の一部となります。

 

■機械学習でできること

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ここからは、機械学習でできることをより詳しくみていきましょう。先ほどもご紹介しましたが、機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった種類が存在します。

教師あり学習では、正解となるデータをあらかじめ読み込んだ上で、正解に紐づく結果を提示することが可能です。教師なし学習では、正解となるデータが存在しないため、入力されたデータを利用して正解を導き出していきます。一見、教師なし学習のほうが難しいように思えるかもしれませんが、適切な方法で学習を行えば、教師なし学習でも精度を高めていくことが可能です。

そして、強化学習では、データを活用せずに、設定された結果を評価するという形で最善の方法を探っていきます。バスケットボールのゲームを例にすると、パスが成功するたびに1ポイント、得点が入ると50ポイントといったアルゴリズムを搭載することで、自身で最適の方法を導いていくわけです。最近大きな注目を集めている将棋AIには、この強化学習が活用されています。

これらを踏まえた上で、具体的に機械学習でできることとしては、「画像の判別」や「将来予測」といったものが挙げられるでしょう。

 

・画像の判別

Facebookなどのサービスに搭載されている人間の顔を判別する機能には、機械学習が活用されています。これは、自分自身の顔が写っている写真を自動で判別し、「○○さんと一緒にいます」と表示させることができるというものです。この「写真の判別」は、機械学習によってユーザーの顔を認識しているからこそ実現できるのです。

 

・将来予測

これまでに蓄積されたデータを機械学習することによって、将来がどのようになるのか予測することも可能です。このアルゴリズム自体は複数存在しますが、適切なものを洗濯すればより精度の高い予測を行うことが可能になります。場合によっては、スポーツの試合結果や株価なども予測できるようになるかもしれません。

 

■ディープラーニングでできること

■ディープラーニングでできること|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

一方のディープラーニングでできることとしては、主に以下のようなものが挙げられます。

 

・画像の自動認識、自動生成

機械学習でも加増判別を行うことは可能ですが、機械学習では色などのデータから判定を行っています。一方、ディープラーニングでは色などの決められた要素だけで判定を行わず、「どこを見るか」を自動で学習していくわけです。まさに、人間が画像を見て認識する際と同じようなイメージといえるでしょう。言葉では表現できない微妙な違いも表現できるのがディープラーニングの大きな特徴です。

 

・自動運転などの作業支援

近年大きな注目を集めている自動車の自動運転も、ディープラーニングによって実現されています。自動運転は複雑なロジックであり、日本ではまだ一般的に普及されていませんが、近い将来一般的に普及される可能性は極めて高いでしょう。

また、自動運転だけでなく、医療の診断においてもディープラーニングを活用することができます。がんの転移や血管の疾患検知など、人間による診断ではミスしてしまう可能性がある難しいものでも、ディープラーニングを搭載した機械であればミスなく診断できる可能性を秘めています。

 

・創作物の作成

小説や音楽など、個人の創造力が求められるものでも、ディープラーニングであれば人間らしい抽象的な結果を創出できる可能性が秘められています。そのため、近い将来ディープラーニングによって小説や音楽が作られるようになるかもしれません。

 

■機械学習とディープラーニングには無限の可能性がある

今回は、機械学習とディープラーニングの違いや、それぞれの「できること」について詳しくご紹介しました。これらは一見混同されがちですが、実際には大きな違いがあることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

最近ではさまざまな業界でAIを導入する動きがみられますので、今後もさらにAI活用の幅は広がっていくことが予想されます。その際に機械学習とディープラーニングの違いをしっかりと理解しておけば、よりAIを正しく活用していくことも可能になりますので、ぜひこの機会にAIに関する知識を深めてみてはいかがでしょうか。

今後、私たちにとって欠かせない存在となる可能性を秘めたAI。革新的なAI技術によって社会にどのような変化が生まれるのか、ますます目が離せません。

 

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