AI・機械学習・ディープラーニングの違いについて
みなさんこんにちは、いぬがすきです。
データアナリストへの道の第一歩を踏み出そうとしているサラリーマンです。
分析については全くのど素人なので、
『学んだ知識をビジネスに活かしていけるようにする』ことをゴールに勉強していきたいと思います📊
今回は、AI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの違いについて見ていこうと思います！
最初に「AI（人工知能）」と「ディープラーニング（深層学習）」の基本的な概念ですが、
まず押さえておくべきことは、「AI（人工知能）」は総合的な概念と技術であり「ディープラーニング（深層学習）」はAI（人工知能）を支える手法のひとつだということだそうです。
①AI（人工知能）について
まずは、人工知能についてです。
人工知能は英語でArtificial Intelligence (AI)といい、 先ほども説明しましたが、３つの用語の大枠を担う概念となります。
人間の知能を人工的に機械で表現しようとしたことからこのような名前となったそうです。
ようするに、コンピュータを用いて人間の知能のはたらきを人工的に実現したものだということですね。
僕は知らなかったことですが、AIと言うと最新技術のように感じますよね。
じつは1950年代から研究が続けられていたそうです。
現在のビッグデータやディープラーニング（深層学習）を活用したAI（人工知能）の発展は、「第三次人工知能ブーム」とも言われているみたいです。
②機械学習について
次に、 機械学習についてです。
機械学習は、与えられたデータから、未知のデータに対しても当てはまる規則やパターンを抽出したり、
それらを元に未知のデータを分類、予測したりすることを指すそうです。
数値の予測、画像の分類などがそれに当たります。
機械学習には、回帰分析、SVM、決定木分析といった手法があるそうです。
また難しい言葉が大量に出てきて苦戦しそうですね、、、
③ディープラーニングについて
続いて、ディープラーニングです。
機械学習には、 回帰分析、 SVM、 決定木分析といった手法があるとお話ししましたが、
その内の1手法がディープラーニングだということでした。
1手法ではありますが、画像や音声、自然言語といった様々な分野で活用されているそうです。
④機械学習とディープラーニングの違いについて
機械学習の1手法がディープラーニングということですが、
いったいどんな違いがあるのか調べてみました。
機械学習は、大量のデータから規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測を行う手法ですが、
そのためには、「色と形に注意」のように着目すべき特徴（特徴量）を人間が指定する必要があるみたいです。
しかし、ディープラーニング（深層学習）は、その機械学習を発展させた手法であり、
特徴量の設定や組み合わせをAI（人工知能）自ら考えて決定してくれるそうです。
機械学習では、「色と形に注意」のように着目点を指示する必要がありましたが、ディープラーニング（深層学習）の場合は指示をしなくても自動で学習してくれることになります。
ただし、精度を高めるには大量のデータが必要になり、読み込ませるデータによって学習の方向性も変わるので慎重に選ぶ必要があるそうです。
間違ったデータを学習させてしまうと、精度が悪くなってしまうということですね。
今日のまとめです！
・AI > 機械学習 > ディープラーニング
・ディープラーニングは指示をしなくても自動で学習してくれる
下記参考資料とwebサイトです📚
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