[AI入門]機械学習、ディープラーニングとAI

機械学習」や「ディープラーニング」という単語をたびたびAIの話題で耳にします。
なんとなく似たような文脈で使用されるこれらの言葉の関係を、正しく理解している人はまだまだ少ないのではないでしょうか。

結論から述べてしまうとこれらの言葉は以下のような関係にあります。

AI>機械学習>ディープラーニングの包含関係だけでも理解しておきたいですね。
ではそれぞれについてもう少しだけ掘り下げて解説していきましょう。

機械学習

機械学習は「訓練データなどを用いて、自動で学習するアルゴリズム」を指すAIの一種です。
訓練データ(学習データ)とはAIを学習させるために用いるデータのことで、訓練データに紐づく正解ラベルや性能を確かめるためのテストデータも含めた学習用のデータ全体のことを広くデータセットと呼びます。

例えば手書き数字を読み取るAIを作るなら数字を書いた画像データ、花びらの長さや幅のデータ(AI初学者用に公開されている花びらやがくの幅や長さをもとにアヤメの品種分類を行うデータセットが知られています)を訓練データとして用意します。

ディープラーニング

ディープラーニングは「ニューラルネットワークを用いた機械学習」の一種です。
ニューラルネットワークとは脳機能に見られる神経細胞の結合を模した数理モデルのことで、現在の人工知能第三次ブームの根幹となる技術です。

学習に大量のデータが必要ですが、タスクによっては人間と同等か、それ以上の成果を上げることもあります。

人工知能に関連する用語は数多く、複雑であったり細かい定義がされていなかったりと把握するのは難しいですが、少しでも理解して人工知能関連の情報をキャッチしやすくしておきましょう。

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ライター:H.I