これならわかる!機械学習とディープラーニングの違いとは?

皆さん突然ですが、

「機械学習とディープラーニングの違い」

ってわかりますか?

ディープラーニングが今までの機械学習と何が違って、何が優れているのか。

この記事では「機械学習との関係」「AI分野におけるディープラーニングの立ち位置」に注目して解説していきます。

更に、

  • ディープラーニングが今までの機械学習より優れている点
  • ディープラーニングの勉強方法

などの発展した内容についても解説しているので是非参考にしてください。

【こんな方に向けて書きました】
・人工知能や機械学習といった最先端技術に携わりたい
・機械学習の基礎知識を身に着けたい
・未経験からディープラーニングを学習する方法を知りたい

AI(人工知能)分野におけるディープラーニングの立ち位置

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ディープラーニングは人工知能の一技術

何かと話題のディープラーニングは、AI(人工知能)と混同されることが多い言葉です。

この認識は当たらずといえども遠からず。

実際のところは、「AIという一分野の中にある機械学習という分野の一技術がディープラーニング」となります。

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引用:NVIDIA ブログ「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」

AIと機械学習の関係については、他の記事で解説しました。


この記事でも簡単に、ディープラーニングの立ち位置について解説しました。

ただし、機械学習も広い分野です。

この次の節では、更に詳しくディープラーニングのことを見ていきましょう。

ディープラーニングはニューラルネットワークの研究から生まれた

さて、機械学習の手法の一つにニューラルネットワークというものがあります。

ニューラルネットワークは、脳の機能の一部をコンピューターの上で再現したモデルです。

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[引用:https://ritsuan.com/blog/3773/]

ニューラルネットワークの研究はいろんな分野の技術を取り込み、現在では必ずしも脳の再現を目的に行われているわけではありません

さて、凄く簡単にまとめてしまうと、ディープラーニングはニューラルネットワークを更に強力にしたモデル、ということになります。

基本的なニューラルネットワークのアイディアは、入力層、隠れ層、出力層の3つの階層からなるネットワークモデルです。

ディープラーニングはこの三種類の層の中の、隠れ層を多層化してレイヤーの数を三層から更に深くしたものなんです。

初期のディープラーニング研究では画像処理、特に画像認識の分野で驚異的な性能を叩き出して話題になりました。

その流れは今も続き、画像処理の分野を始め、自然言語処理音声処理の分野でも圧倒的な性能をマークしています。

優れた性能を叩き出すディープラーニング

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ディープラーニングは自動でデータから特徴を抽出

ニューラルネットワークを更に深層化したのがディープラーニング。

ではなぜニューラルネットワークの層を深くすることで性能が向上したのでしょうか。

この理由は色々ありますし、未だにその全てが解明されているわけではありません。

ですが最も有名で強い理由として「ディープラーニングが特徴の抽出までやってくれるから」というものがあります。

例えば、普通の機械学習を組み込んだシステムの動作の流れは以下のようになります。

ai_ml_e4

これがディープラーニングなら以下のようになります。

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ユーザーが自分でやる必要があった特徴の設計を、ディープラーニングの深い層によって学習器と一緒に学習可能なものにできます。

特徴の設計が全て不要になったわけではありませんが、かなりの部分がディープラーニングにまかせても良いようになったのはすごいことなんです。

学習器がいい結果を出せるような、良い特徴を設計するには、データに対して深い知識がないといけません。

音楽のデータなら音楽の知識、画像のデータなら画像の知識のような感じです。

機械学習システムを作るデータサイエンティストが、すべてのデータについて深い知識を持っているとは限りません。

そんな時、ディープラーニングを使うことで専門知識の不足を補うことができるんですね。

様々な用途に応用されるディープラーニング

ディープラーニングは様々な分野で応用されています。

データ解析で使われるのはもちろんですが、これ以外にも、ディープラーニングに画像を生成させたり音声を生成させたりといった試みがされています。

最新のディープラーニング技術を使った成果については、下の記事の「サービスで使えそうな最新AI技術」で紹介しました。

きっと面白いと思いますので、是非見てみてください。

ディープラーニングを勉強しよう

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ディープラーニングの学習をするための環境は整いつつあります。

本や学習サービスがたくさん出てきています。

独学ならPythonというディープラーニングの開発で最もよく使われている言語を習得して、入門書を読んでいくのが1番無難な方法です。

ディープラーニング(AI)を独学で習得するための方法についても、以下の記事で詳しく解説しました。

是非読んでディープラーニングで遊んでみてください。


また、上の記事でも触れましたが、専門家にマンツーマンでレッスンを受けてディープラーニングを習得したい!という人のために、侍エンジニア塾でもレッスンを行っています。

マンツーマンレッスンの良いところは、自分にあったレッスンの方法やロードマップを、インストラクターと一緒に考えて決められる点です。

最短でディープラーニングを習得したいなら、オススメです。

まとめ

この記事では、機械学習とディープラーニングの関係や、その違いについて解説しました。

この記事でディープラーニングに興味を持ったら、是非とも勉強を始めてみてください。

ディープラーニングでできることはたくさんあります。

最新技術で面白いシステムを作って世の中を面白くしていきましょう!

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書いた人

フクロウ

フクロウ

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。

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