現代社会において、人工知能(AI)への関心が高まり、「機械学習」や「ディープラーニング」という用語が広く使われるようになりました。
これらの言葉は耳にしたことがあるものの、その正確な定義や相違点を理解している人は少ないかもしれません。
そこで本稿では、機械学習とディープラーニングの違いについて、それぞれの概念から具体例まで詳細に解説します。
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AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニング(深層学習)それぞれの概念を理解しよう
人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングは類似しているが、それぞれ異なる概念を指しています。
まずは、それぞれの意味を把握することが重要です。
- 人工知能(AI)とは、人間のように思考し、学習し、推論する能力をコンピューターに持たせることです。
- 機械学習は、AIの一分野で、データから規則性を見つけ出し、それを基に予測や判断を行う技術です。
- ディープラーニングは、機械学習の手法の一つで、ニューラルネットワークを用いて、データから特徴を自動的に抽出する技術です。
ディープラーニング(深層学習)という構図
人工知能は広範な概念であり、その中に機械学習が含まれ、さらにその機械学習の一部としてディープラーニングが位置づけられています。
つまり、人工知能の下位概念が機械学習であり、機械学習の下位概念がディープラーニングとなる階層構造になっています。
機械学習とディープラーニングは同等の概念ではなく、ディープラーニングが機械学習に包含される関係にあります。
AI(人工知能)の定義
そもそも「人工知能(AI)」という概念の本質を理解しているでしょうか。
実のところ、AIの明確な定義は存在しません。
専門家たちはそれぞれ独自の解釈を提示していますが、最も広く知られているのは、コンピュータ科学者アーサー・ミシェルによる「明示的なプログラミングを行うことなく、コンピュータに学習能力を付与する分野」という説明です。
しかし、このような技術は現時点では実現されていません。
現在のAI技術は、「データ分析に基づく予測・分類を行うプログラム機能」と表現する方が適切でしょう。
機械学習の定義
コンピューターにデータを与え、アルゴリズムに従って解析させる手法が機械学習です。
大量のデータを取り込むことで、特性やパターンを発見し、見つけた特性・パターンを新しいデータに適用することで、新しいデータの分析や予測が可能になります。
機械学習の詳細を知りたい方は、以下の記事をご覧ください↓
- 記事1
- 記事2
- 記事3
ディープラーニング(深層学習)の定義
機械学習の一種であるディープラーニングは、人間の介入なしにデータから特性や規則性を自動的に抽出する技術を指します。
ディープラーニングと一口に言っても、アルゴリズムの種類によって長所が異なります。
- 例えば、CNNは画像認識
- RNNは音声や動画の認識に優れています。
ディープラーニングの具体例については、次の章で詳しく解説いたします。
機械学習とディープラーニング(深層学習)の事例
機械学習の一分野であるディープラーニング(深層学習)について、ご理解いただけたことと思います。
ここでは、機械学習とディープラーニングの具体的な活用事例を紹介します。
機械学習やディープラーニングは万能ではなく、一定の限界があります。
実際の適用例を確認しながら、現状の技術水準や精度感を掴んでいきましょう。
機械学習の事例
各業界において人工知能技術の活用が進展しています。
製造業では
- 製品販売予測
- 不良品検出
- 設備保全管理
などに人工知能を導入し、自動化された保守や最適生産計画の立案に役立てられています。
金融業界においても、
- 不正行為の防止
- 投資判断支援
などに人工知能を活用しており、ロボアドバイザーと呼ばれる人工知能システムが顧客に最適な金融商品を提案する動きが注目されています。
医療分野でも人工知能の導入が進み、
- 血液検査データ
- レントゲン画像
- CT画像
などの大量のデータを人工知能が分析し、適切な医療データの選別を行うことで、診断プロセスの効率化やヒューマンエラー低減が期待されています。
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ディープラーニング(深層学習)の事例
人工知能技術は様々な領域で活用されています。
医療分野では、画像解析による「癌細胞の検出」などに応用されています。
人間の目では見逃してしまう微細な異常も検出可能となっています。
宇宙航空業界では、人工衛星から取得した画像データを人工知能で解析し、地上の物体識別に役立てています。
防衛活動における安全確保に不可欠な技術です。
また、人工知能を搭載した家電製品も登場しています。
「アマゾンエコー」などのスマートスピーカーは、自然言語処理による音声認識機能を備えています。
会話への対応や翻訳など、家電自体が自動的に判断します。
その他にも自動運転や農業など、幅広い分野で人工知能の導入が進んでいます。
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- 機械学習の事例や手法についてより詳しく知りたい方は下記の記事をご覧ください↓
まとめ
AIは広範囲な概念であり、機械学習はその一手法、ディープラーニングは機械学習の一技術に過ぎません。
機械学習やディープラーニングは様々な分野で応用されており、大量のデータによって精度が向上し、幅広い活用が期待されています。
相違点と可能性を理解し、今後の活用を検討することが重要です。
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本記事がお役に立てば幸いです。
