「ディープラーニング」と「機械学習」の違い

人口知能の分野について調べていると、必ず出てくる「ディープラーニング」や「機械学習」といった言葉。ディープラーニングと機械学習がどう違うものなのか、ニュース記事だけでしか見ていないと分からないかもしれません。今回は、ディープラーニングと機械学習それぞれを知り、その違いを見ていきたいと思います。

「ディープラーニング」と「機械学習」の違い

ここでは、ディープラーニングと機械学習のそれぞれの特徴や意味から、2つの違いを考察していきます。まずは、ディープラーニングから見ていきましょう。

機械学習とは分野そのもの

機械学習とは、コンピューターが与えられたデータからアルゴリズムや特徴などを反復的に学び、学習したことからデータの特徴やパターンを見つけ出すことを指します。ITの1つの研究テーマとして確立しており、進歩や進化が著しい分野の1つです。

機械学習を研究していくことで、将来的には自動でデータの整理や予測分析ができるようになるとされています。現時点でも、機械学習を導入した技術は多数あります。例えば、通販サイトの商品レコメンド機能や、防犯装置の顔認証機能などにも、機械学習が応用されています。その他にも、スパムメールの検知や医療現場での診断にも活用されており、今後は更に実用例が増えていくと考えられています。

ディープラーニングとは「機械学習」の手法の1つ

「ディープラーニング」とは、人間の脳の神経回路をモデルにした、機械学習の手法の1つです。「ニューラルネットワーク」という手法をベースにしていて、データの特徴を、さまざまな方面や段階から学び、勝手に深く理解する機械学習の手法です。

最近は特に、コンピューターの性能が向上したことや、インターネットによる情報サンプルの増大により、以前よりもディープラーニングによる判定の精度が高くなりました。ディープラーニングは更に進化し続けており、実用しているサービスも存在しています。

機械学習はジャンル、ディープラーニングは方法

ディープラーニングと機械学習の特徴をご紹介しましたが、両者の違いはどこにあるのでしょうか?

「機械学習」は、コンピューターにデータを与えて学習させ、最終的には正確且つ迅速なデータ分析ができることを目的とした、研究テーマや分野、ジャンルの1つです。

「ディープラーニング」は、「機械学習」の手法の1つです。機械学習にはディープラーニング以外にも学習モデルが存在していますが、その中でディープラーニングが注目を集めているのは、画像認識だけでなく、自然言語処理や音声認識などにおいても応用でき、「人工知能誕生」を思わせるような「概念」を学ぶ点にあります。

ディープラーニングの元の「ニューラルネットワーク」という概念自体は新しいものではないのですが、入力から出力に至るまでの間の層が深くなった点が、ディープラーニングの「深い」ところです。

今後は実用化が進み、人の「見る」「聞く」「話す」を機械が獲得していくことになるでしょう。今後も目を離せない「機械学習」とその中の「ディープラニング」です。

ディープラーニングの前に、機械学習を勉強しよう

ディープラーニングが機械学習の1つということがわかっていただけたかと思います。

つまり、ディープラーニングを学ぶためには、機械学習の知識が必要ということです。

機械学習を学ぶなら、技術評論社から出版されている「ITエンジニアのための機械学習理論入門 」がオススメです。

この本は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしてくれていますし、実際にPythonによるサンプルプログラムを実行することによって、その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

ほん

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