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機械学習とAIとディープラーニング(深層学習)の違いを解説!

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近年、何かと話題の『AI』

身近なニュースでは、将棋や囲碁において、

「AI対プロ棋士の勝負」

が注目されていますよね。

また、AIの盛り上がりに続いて、

『機械学習』

『ディープラーニング』

といった言葉も耳にするようになりました。

「確かにいろんなところで聞くけど、イマイチ意味がよくわからないな...」

という人も多いのではないでしょうか?

そこで今回は、今話題の『AI』『機械学習』『ディープラーニング』の違いについて解説していきます!

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『AI』『機械学習』『ディープラーニング』の違い

はじめに、『AI』『機械学習』『ディープラーニング』の違いを簡単にまとめてみましょう。

AIとは?

人間がもつ知的な能力を、コンピューターで再現しようとしたもの。

機械学習とは?

AIの能力向上のために、人の手を借りてコンピューターが学習すること

ディープラーニング

AIを能力向上させるために、人の手を借りずにコンピューターが自己学習すること

以上となります。

三つの関係としては、

AI>機械学習>ディープラーニング

となります。

機械学習やディープラーニングは、AIあっての話です。

『ディープラーニング』は『機械学習』の一種であり、『機械学習』の発展版です。

では、それぞれについて詳しく解説していきましょう!

 

AI

AI

まずは、一番大きな枠組みである『AI』です。

実は、なにが『AI』なのか、

定義はまだクリアになっていません。

辞書を引いてみると、『AI』とは、

人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム

(IT用語辞典e-Wordsより)

と記されています。

冒頭でも書きましたが、『AI』とは

『人間がもつ知的な能力を、コンピューターで再現したもの』

なのです。

そして、

『人間がもつ知的な能力』

というのは、例えば、

  • 人のことばを理解する
  • 集めたデータから推測する
  • 今までの経験から学ぶ

といったことを指します。

 

『機械学習』と『ディープラーニング』の違い

最初に書いたように、『AI』を向上させるのが『機械学習』と『ディープラーニング』です。

どちらも『学ぶ』という言葉が含まれていますので、想像しやすいでしょう。

『機械学習』

まずは『機械学習』について見ていきます。

『機械学習』には、大きく三つのステップがあります。

  1. データがコンピューターに与えられる
  2. コンピューターがデータから学習をする
  3. 学習したこと(対象の特徴)を法則化する

というステップです。

 

ここで例として、

グレープとマスカットを使って考えてみましょう。

コンピューターは、まだ学習していない状態だとします。

そのため、グレープとマスカットの画像データを渡されても、二つを区別できません。

そこで情報として、人が

「グレープは紫色で、マスカットは黄緑色なんだよ」

と、コンピューターに教えてあげます。

すると、コンピューターはそれを学んで、二つを区別できるようになるわけです。

ここでのポイントは、

「色という特徴で区別するんだ!」

ということを、人に教えてもらったということです。

『ディープラーニング』

では、『ディープラーニング』はどうでしょうか?

『ディープラーニング』は、『機械学習』の一種なので、先ほどの3ステップは同じです。

しかし、『機械学習』とは異なり、

人の助けは要りません!

つまり、画像データをもらっただけで、

「グレープとマスカットは色という特徴で区別するんだな」

とコンピューターが自分自身で問題を解決しちゃうんです。

『ディープラーニング』が、『機械学習』の発展版であるというのも、うなずけますね。

 

『機械学習』と『ディープラーニング』のメリットとデメリット

ここまで『機械学習』と『ディープラーニング』について解説しました。

おそらく、多くの人が感じているとは思いますが、

『ディープラーニング』のほうが、よりよい

と感じませんか?

しかし、必ずしもそうとは言い切れないかもしれませんよ!

ここでは『機械学習』と『ディープラーニング』のそれぞれのメリットとデメリットを解説します。

『機械学習』のメリット・デメリット

メリット

  • 目的に応じて、人間が操作できる
  • ハードウエアがそこまで高性能でなくてもOK

デメリット

  • 知識のある人が必要
  • 『ディープラーニング』に比べて精度が落ちる

『機械学習』は、

人間が判断基準を決められます。

そのため、目的に応じてコンピューターの使い方を変えられます。

例えば、先ほどはグレープとマスカットの『色』という特徴を使いましたが、『粒の大きさ』でも良いわけです。

しかし、このメリットの裏返しとして、

情報を操作する人間

が必要になります。

『ディープラーニング』のメリット・デメリット

一方『ディープラーニング』は、

メリット

  • 利用者がコンピューターのプロではなくても、勝手に学習してくれる
  • 『機械学習』に比べて精度が高い

デメリット

  • 人間がコンピューターを操作することが難しい
  • ハードウエアが高性能でなければならない

『ディープラーニング』は、

人の助けを必要としない

ため、利用者が素人でもOKです。

しかし、それ故に一度学習が進むと、逆に人間は操作することが難しくなってしまいます。

また、高度な学習が行われているので、高性能なハードウェアと多くのデータ・時間が必要です。

これらのことから、

全てを『ディープラーニング』とすることがよいとは言い切れない

でしょう。

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まとめ

最後に『AI』『機械学習』『ディープラーニング』についてまとめます。

AI

人間がもつ知的な能力を、コンピューターで再現しようとしたもの

AIは、機械学習とディープラーニングで能力を向上させる

機械学習

AIの能力向上のために、人の手を借りてコンピューターが学習すること

ディープラーニング

AIの能力向上のために、人の手を借りずにコンピューター自身が学習すること

『ディープラーニング』は『機械学習』の進化版

今回取り上げた言葉は、聞いたことがあっても、あまりなじみのない言葉でしょう。

筆者も、さまざまな文献に目を通して、たくさんのことを学びました。

この記事に載せることができたのは、そのうちのほんの一部です。

「AIについてもっと知りたい!」

と思った人は、是非調べてみてくださいね。

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