Oops! It appears that you have disabled your Javascript. In order for you to see this page as it is meant to appear, we ask that you please re-enable your Javascript!
スポンサーリンク

「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」の違いとは?

スポンサーリンク
機械学習 ディープラーニング 深層学習 違い 人工知能
機械学習 ディープラーニング 深層学習 違い
スポンサーリンク
スポンサーリンク

最近、

  • 人工知能を活用して・・・
  • 機械学習を使えば・・・
  • 深層学習ディープラーニング)を使って・・・

といったトピックがよく耳に入るのではないでしょうか。

でも実際のところ、

  • 機械学習とは?
  • 深層学習とは?
  • 「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」の違いってなに?

という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

  • 同じ学習なので、それぞれ別々の学習方法があって、それを機械にやらせるの?

といったイメージを持たれているかもしれません。

 

そこで本記事では、機械学習とは?深層学習とは?から、「機械学習」と「深層学習」の違いを、初学者の方にもわかりやすいようにまとめました。

機械学習とは?

ほんとうにザックリというと、機械学習とは、機械に学習をさせること、を言います。

もう少し具体的に言うと、「機械学習をする・させる」というのは、以下の3つのステップをまとめた言い方になります。

 

①、機械(コンピュータ)に、データを入力する

②、機械学習のプログラムを実行して、コンピュータに学習させる

③、出力として、入力したデータの規則性や特徴、ルールなどを得る

 

機械学習の前と後で何が変わったかというと、

単なるデータが、データの中に隠された規則性や特徴、ルールに変わりました。

つまり、機械学習をするとは、単なる情報を知識や知恵に変えることを意味します。

 

たとえば、家庭ゴミをただ捨ててしまえばゴミですが、きちんと材質などに応じて分類することで、ゴミを資源に変えることができますが、

 

ただのデータから、ビジネスの優位性を作りだすような知恵を見つけ出す

 

といったことができるのが機械学習のメリットになります。

 

じゃあ具体的に、どんな機械学習があるの?ってところなんですが、

機械学習のプロセス②では、どのように学習するのか?という計算の仕方(アルゴリズム)の違いによって、さまざまな機械学習の手法があります。

たとえば、

  • 重回帰
  • ロジスティック回帰
  • サポートベクターマシン
  • 決定木
  • ナイーブベイズ
  • ニューラルネットワーク
  • ・・・

といったものがあります。

 

え〜そんなにあるの〜

 

ってあなた、機械学習の手法にどんなものがあるかこちらをみるとよくまとまっていますよ↓

 

というわけで、機械学習というのは、データからルール(規則性)を見つけ出す方法で、そのためには様々なアルゴリズムがあることがわかっていただけたかと思います。

では次に、深層学習(ディープラーニング)について説明しますね。

深層学習(ディープラーニング)とは?

深層学習(ディープラーニング)は、ニューラルネットワークをたくさん重ねた方法なんです。つまり、ニューラルネットワークの拡張版です。

ニューラルネットワークとはなにか、についてはここで詳しく説明しませんが、

深層学習(ディープラーニング)は、ニューラルネットワークを何個もくっつけて作った、多層のニューラルネットワークのこと、と理解していただけたらオッケーです。

ちょっと雑ですが、ニューラルネットワークと、深層学習(ディープラーニング)を、以下のような感じで比較するとわかりやすいかもしれません。

[ニューラルネットワーク]

(入力)⇒(中間層)⇒(出力)

[深層学習(ディープラーニング)]

(入力)⇒(中間層)⇒(中間層)⇒・・・(中間層)⇒(中間層)⇒(出力)

といった感じです。

このように、深層学習(ディープラーニング)がニューラルネットワークを多層に重ねたもの、といえるわけです。

 

あれ!ニューラルネットワークって、機械学習のアルゴリズムの1つじゃなかったっけ??

 

その通りです。

ニューラルネットワークは、機械学習アルゴリズムの1つです。

つまり、深層学習(ニューラルネットワーク)も、機械学習アルゴリズムの1つになります。

 

なので、上で示した機械学習アルゴリズムを再度書くと、

  • 重回帰
  • ロジスティック回帰
  • サポートベクターマシン
  • 決定木
  • ナイーブベイズ
  • ニューラルネットワーク
  • 深層学習(ディープラーニング)
  • ・・・

といった感じに書くことができます。

 

「機械学習」と「深層学習(ディープラーニング)」の違いとは?

ここまで読んでいただけたらわかってもらえるかと思うのですが、

機械学習と深層学習の違いとは?

という質問は成り立たないことになります。

深層学習は機械学習の1つだからです。

 

例えていうと、動物の中には、犬やネコ、たぬきやサルなどいろいろいますが、

  • 犬やネコの違いは?
  • たぬきとサルの違いは?

というのは成り立ちますが、

  • 動物と犬の違いは?
  • 動物とネコの違いは?

といった質問はなんだかちょっとおかしいですよね。

 

これと同じように、機械学習と深層学習の違いとは?と聞かれると、

なんだかちょっと変な質問になってしまいます。

 

というわけで、機械学習と深層学習の違いとは?について、

機械学習とは?

深層学習とは?

を学ぶことで、深層学習は機械学習のアルゴリズムの1つ、ということを理解していただけたのではないでしょうか。

 

 

こちらもございます↓

 

 

こちらの記事もございます↓

なぜ、ディープラーニング(深層学習)は注目されてるの?

 

将棋AIの第一人者が解説する人工知能「アルファ碁」と、深層学習・強化学習による人工知能の進化とは?

 

ベイズ統計を学びたい人はチェックしてほしい良書、8冊はこちらです

 

機械学習を無料ではじめてみませんか!?【フリーソフトではじめる機械学習入門】

 

「ディープラーニング」を基礎からビジネス応用までサクッとつかみ、自社ビジネスに活用したい方はこちらをどうぞ【グーグルに学ぶディープラーニング】

 

機械学習に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

 

「機械学習」でソーシャルデータ分析。ビジネスを加速させたいあなたにはこちらをどうぞ

 

「機械学習」と「深層学習」の理論と実装を、バランスよくサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ

 

「ディープラーニング(深層学習)」の理論や応用を学び、「Python」フレームワークで実装したいあなた、こちらはいかがでしょうか【Pythonで体験する 深層学習】

 

「人工知能」の「プログラミング」の本質を、手を動かしながら学びたいあなたはこちらをどうぞ【関数型オブジェクト指向AI プログラミング:Scala による人工知能の実装】

 

 

 

他にこちらもございます↓

タイトルとURLをコピーしました