機械学習と深層学習の関係とAIについて|機械学習の分類3つ説明

機械学習と深層学習って関係はあるの?

AIについて基本的なことを知りたいな。

日進月歩で性能を上げていく人工知能。

いろんな用語がありますが、「機械学習」と「深層学習」はよく目にするテクニカルタームです。

今回は、「機械学習」と「深層学習」の関係などに触れながら人工知能について解説していきます。

AI(人工知能)とは

AIとはArtificial Intelligenceの略で、人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。

経験から学び、新たな入力に順応することで、人間のように柔軟にタスクを実行します。

AI(人工知能)で実現できること

AI(人工知能)で実現できることは着実に増えています。

例えば、チェスをプレイするコンピュータから自動運転まで、最近耳にするAIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニング自然言語処理に大きく依存しています。

これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピュータをトレーニングすることができます。

機械学習と深層学習とは

機械学習とは、従来人が得意としていた物体の認識や事柄のグループ分けなどの作業をマシンで実現することができるようになる技術です。

深層学習は、機械学習よりも一歩進んだ技術で、より難しい認識や認知、判別機能をマシンに持たせることができます。以下に機械学習と深層学習の詳細や、機械学習と深層学習の違いなどについて紹介します。

機械学習とは

テキスト機械学習とは、開発者があらかじめ全ての動作を決めておく従来型のプログラムとは異なり、与えられた情報を元に学習し、自律的に法則やルールを見つけ出す手法やプログラムのことです。

学習によるモデルを作成し、モデルによるデータを適用して結果を得ることなどができます。

機械学習で実現できること

機械学習を用いることで、大量のデータの中に共通する法則を見出すことができたり、今まで人が得意としてきた作業もマシンに行わせることができるようになります。

例えば、メール情報を大量に学習させると、迷惑メールかどうかといった判別を自動化することが可能です。また、たくさんの人の顔が写っている画像を認識するといったことを実現させられます。

深層学習とは

深層学習とは、機械学習の一種で、主に生物の神経系の挙動を模して学習できるようにデザインされたものです。

適用対象次第では人以上のパフォーマンスを発揮するほど高度に学習できます。深層学習及びAIは、適用対象によっては機械学習以上のパフォーマンスを発揮する場合が多く、適用範囲も徐々に広がりを見せています。

一番適用例が多いのが、囲碁を始めとしたボードゲームやテレビゲームなどでハイスコアを出すことです。

ニューラルネットワーク

深層学習に関連するニューラルネットワークについて詳しく説明します。

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみ(ニューロン間のあらゆる相互接続)から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです。

機械学習と深層学習の関係

機械学習と深層学習はともに共通して、ビッグデータから法則やルールを見つけ出すという特徴を持っています。

しかし、構築コストや運用コストの違いから、実現したいことによって使い分けるなくてはいけません。機械学習と深層学習の違いを理解しておくと便利に活用できます。

この章では機械学習と深層学習を比較してどのような違いがあるのかを紹介します。

1:機械学習と深層学習の違い

ビッグデータから機械学習で学習する際には、人が何を学習するかというのをあらかじめ定義する必要があります。一方で、深層学習では学習する事柄も自分自身で見出して動作するという違いがあります。

このような特性から、機械学習では学習の方向性を人が思い通りにコントロールし易いですが、深層学習では場合によって思わぬ方向に学習が進む可能性があり、何をビッグデータとして与えるかを熟考しなくてはいけません。

2:機械学習と深層学習の使い分け

機械学習と深層学習の使い分けについて紹介します。

機械学習は複雑な問題には適用しづらい特徴がある一方で、計算コストが低いです。深層学習と比べて早く学習が完了する場合が多いので、比較的簡単な問題に適用することで素早い分析が可能になります。

また、機械学習では対応しきれない複雑な問題に対しては、深層学習を適用するという使い分けをすることができます。

機械学習の分類

次に機械学習の分類について説明します。簡単に分類すると、

  • 「教師あり学習」
  • 「教師なし学習」
  • 「強化学習

の3つになります。

上記の分類について一つずつ、詳細を見ていきましょう。

機械学習の分類1:教師あり学習

教師あり学習(Supervised learning)とは、学習のときに正確にラベルを使う手法を指します。機械学習のイメージ像によく近いものです。

機械学習の解説記事では、教師あり学習のみを解説していることが多いです。この手法は高精度の分類性能を叩き出すことができる素晴らしい手法ですが、データとラベルがセットになっているデータセットを用意する必要があります。

機械学習の分類2:教師なし学習

教師なし学習(Unsupervised Learning)とは、機械学習モデルに自力でデータの法則性を見つけさせる手法を指します。与えられたデータの隠れた構造を見つけ出すことです。

正確ラベルが存在しないゆえに、正確や不正確が存在せず、人間的な解釈が必要な場合が多いです。レコメンド機能などで用いられます。

機械学習の分類3:強化学習

強化学習とは、ある環境の中で探索的に行動し、より良い結果(報酬)を得られるように学習することです。

赤ちゃんが自分のおかれている環境から試行錯誤して歩けるようになるイメージです。与えられる価値を最大にするような動きを覚えていく手法を指します。

強化学習でできること

強化学習でできることですが、例えば囲碁のプロを人工知能で打ち破ったというニュースがありましたが、あれでも強化学習が使われています。そのほかにも、株の予想、ロボットの制御、迷路検索などの途中の行動の評価が難しい問題のときに使います。

機械学習・深層学習・AIの概念を理解しよう!

「機械学習」と「深層学習」の関係などに触れながら人工知能について解説しました。

ビッグデータを分析する際には、統計分析の他に、機械学習や深層学習と言った手法を用いることにより、さらに踏み込んだ分析が可能となります。これらをうまく組み合わせることによって、人の認知能力が必要な画像認識のような処理もマシンに行わせる事ができます。

今回紹介した機械学習・深層学習・AIの概念を理解して実務やプログラム開発に活用しましょう。

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書いた人

深町 一雄

深町 一雄

元ウェブディレクター/編集者
メイン機はOS9時代からMac。
最近はUnityに興味があります。

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