1.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

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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)は同じようで、異なる概念です。

まずは、それぞれの定義を理解しましょう。

 

AI(人工知能)＞機械学習＞ディープラーニング(深層学習)という構図

AI(人工知能)の定義は広く、AI(人工知能)の中に機械学習、機械学習の中でも特定の概念をディープラーニング(深層学習)といった構図となります。

つまり、機械学習はAI(人工知能)の一部であり、ディープラーニング(深層学習)は機械学習の一部です。

 

機械学習とディープラーニング(深層学習)は同列ではありません。

 

 

AI(人工知能)の定義

そもそも「AI(人工知能)」とは何か知っているでしょうか。

実は、AI(人工知能)の定義は明確に定められていません。

 

各専門家がAI(人工知能)を定義付けていますが、最も有名なのが計算機科学者アーサー・ミシェルの「コンピュータに明示的にプログラムすることなく学習する能力を与える研究分野」という説明をしています。

しかし、上記の説明のような技術は実現していません。

 

現状のAI(人工知能)技術は、「データ分析による予測・分類のプログラム機能」といった表現の方が正しいでしょう。

 

 

機械学習の定義

機械学習とは、コンピュータにデータを読み込ませ、アルゴリズムに基づいて分析させる手法のことです。

多くのデータを読み込ませることで、特徴やパターンを見つけ出し、見つけた特徴・パターンを新たなデータに適用することで新たなデータの分析・予測ができる仕組みです。

 

機械学習についてより詳しく理解したい方は下記記事をご一読ください↓

 

 

ディープラーニング(深層学習)の定義

ディープラーニング(深層学習)とは、人手を加えなくともコンピュータが自動的にデータから特徴・パターンを発見する技術のことです。

一概に「ディープラーニング(深層学習)」といっても、アルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が異なります。

 

例えば、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は画像認識、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)は音声認識や動画認識が得意です。

ディープラーニング(深層学習)の事例については、次章で詳しく説明します。

 

 

 

2.機械学習とディープラーニング(深層学習)の事例

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「ディープラーニング(深層学習)は機械学習という手法の1つの技術」であることは、ご理解いただけたでしょう。

ここでは、機械学習とディープラーニング(深層学習)の事例をそれぞれ説明します。

 

機械学習やディープラーニング(深層学習)が何でも自動化できる魔法のようなものではありません。

既に実現されている事例をみながら、現在の技術レベルやその精度についてのイメージを膨らませましょう。

 

機械学習の事例

機械学習の導入が、各分野で加速しています。

製造業界の場合、製品の売上予測をはじめ、不良品探知や設備保全に機械学習を取り入れています。

 

機械学習を採用することで、自動的にメンテナンスや適切な生産計画に役立っているようです。

 

金融業界の場合、機械学習を活用し、不正防止や投資判断などに役立てています。

機械学習による判断で、ユーザーに最適な金融商品を提案する「ロボアドザイザー」が話題となっています。

 

医療分野の場合、機械学習の導入が進んでいます。

機械学習が医療現場での血液検査データ、レントゲン画像、CT画像などの膨大なデータを分析し、医療データを適切に選別しています。

 

機械学習の導入により、診断プロセスの合理化やヒューマンエラーの低下など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

ディープラーニング(深層学習)はさまざまな分野で活用されています。

 

医療現場では、画像認識による「がん細胞の検出」などに応用しています。

人の目では確認できないレベルの検出を実現しています。

 

航空宇宙分野では、人工衛星から取得した画像をディープラーニング(深層学習)で解析し、地上の物体検出に役立てています。

防衛活動をする際に安全を確保する上で、欠かせない技術です。

 

また、ディープラーニング(深層学習)を応用した家電製品も登場しています。

「Amazon Echo」などのスマートスピーカーは、ディープラーニング(深層学習)の自然言語処理によって、人の声を分析しています。

 

会話への応答や翻訳など、家電自体が自動的に判断します。

他にも自動運転や農業など、幅広い分野でディープラーニング(深層学習)の導入が進んでいます。

 

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機械学習の事例や技法(種類)についてより詳しく理解したい方は下記記事をご一読ください↓

 

 

 

3.まとめ

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「機械学習＝ディープラーニング(深層学習)」ではありません。

AI(人工知能)は定義が広く、機械学習はAI(人工知能)の1つの手法であり、ディープラーニング(深層学習)は機械学習の1つの技術です。

 

機械学習やディープラーニング(深層学習)は、さまざまな分野で活用されています。

膨大なデータによって、その精度が高まり、幅広い分野での応用が期待できるでしょう。

 

双方の違いと「できること」を把握し、今後の活用を検討してみてください。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。