機械学習 (ML) と人工知能 (AI)

Sep 02, 2023

機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は近年、社会の大きな関心を集めており、どちらの用語も IT 言語では事実上一般的です。 ML と AI には類似点がありますが、無視されがちな重要な違いがいくつかあります。

したがって、このブログでは ML と AI の主な違いについて説明し、これら 2 つのテクノロジーがどのように異なり、どのように併用できるかを理解できるようにします。

さぁ、始めよう！

機械学習 (ML) は、アルゴリズムと統計モデルを使用してデータ分析と予測を自動化する人工知能 (AI) のサブ分野です。 これにより、システムは膨大な量のデータ内のパターンと相関関係を認識できるようになり、画像認識、自然言語処理などの幅広いアプリケーションに適用できます。

ML は基本的にデータから学習することです。 これは、過去のデータから学習し、将来のデータを予測できるアルゴリズムを開発する継続的な方法です。 このアプローチでは、ML アルゴリズムは、これまで知られていなかったパターンや検出できなかったパターンを発見することで、時間の経過とともに継続的にパフォーマンスを向上させることができます。

機械学習アルゴリズムには通常 4 種類あります。 それぞれについて知りましょう。

教師あり学習には、ML システムにラベル付きデータを提供することが含まれます。これは、固有の変数がどのように相互に関連しているかを理解するのに役立ちます。 新しいデータ ポイントが提示されると、システムはこの知識を適用して予測と決定を行います。

教師あり学習とは異なり、教師なし学習ではラベル付きデータは必要なく、いくつかのクラスタリング手法を使用して、大量のラベルなしデータ内のパターンを検出します。

強化学習とは、エージェントの行動に対して報酬を与えるか罰を与えることによって、特定のコンテキストで行動するようにエージェントをトレーニングすることを意味します。

転移学習には、以前のアクティビティからの知識を使用して新しいスキルを効率的に学習することが含まれます。

ここで、さらに理解を深めるために、機械学習の例をいくつか見てみましょう。

実際の例を通して、機械学習をより明確に理解しましょう。

1. 画像認識:機械学習は写真やビデオに適用され、物体、人物、ランドマーク、その他のビジュアルを認識します。 Google フォトは ML を使用して画像内の顔、場所、その他の要素を理解し、画像を簡単に検索して分類できるようにします。

2. 自然言語処理 (NLP): NLP を使用すると、機械が人間と同じように言語を解釈できるようになります。 たとえば、自動化されたカスタマー サービス チャットボットは、ML アルゴリズムを使用して、テキストを理解し、その背後にある目的を認識することで、クエリに確実に回答します。

3. 音声認識: ML は、コンピューターが音声パターンを理解できるようにするために使用されます。 このテクノロジーは、Amazon の Alexa や Apple の Siri などの音声認識アプリケーションに使用されます。

4. レコメンデーションエンジン:機械学習アルゴリズムはデータ内のパターンを識別し、それらのパターンに基づいて提案を行います。 たとえば、Netflix は機械学習アルゴリズムを適用して、映画やテレビ番組を視聴者に提案します。

5. 自動運転車:機械学習は自動運転車の中心です。 これは物体の検出とナビゲーションに使用され、自動車が周囲の障害物を識別して回避できるようにします。

ここで、機械学習について明確に理解していただければ幸いです。 今は、人工知能 (AI) を探求するのに最適な時期です。 それでは、さっそく AI について見ていきましょう。

人工知能 (AI) は、問題解決、選択、パターン認識などの人間の知能の能力を再現しようとするテクノロジーの一種です。 AI システムは、状況の変化と新しい知識を予測して、学習し、推論し、自己修正するように設計されています。

AI システムのアルゴリズムはデータセットを使用して情報を取得し、問題を解決し、意思決定戦略を考え出します。 この情報は、センサー、カメラ、ユーザーのフィードバックなど、幅広いソースから得られます。

AI は数十年前から存在しており、時間の経過とともに高度化してきました。 銀行、ヘルスケア、製造、小売、さらにはエンターテイメントなど、さまざまな業界で使用されています。 AI は企業の機能や顧客とのやり取りの方法を急速に変革しており、多くの企業にとって不可欠なツールとなっています。

現代世界では、AI がかつてないほど一般的になりました。 企業は、プロセスを自動化しコストを削減するために、顔認識、自然言語処理 (NLP)、仮想アシスタント、自動運転車などの AI を活用したテクノロジーに注目しています。

最終的に、AI はより効率的で効果的なソリューションを人々に提供することで、日常生活のさまざまな側面に革命を起こす可能性を秘めています。 AI は進化し続けるため、競争上の優位性を高めようとしている企業にとって、非常に貴重なツールとなることが期待されています。

私たちの日常生活に関連した AI の例は数多くあります。 それらのいくつかを見てみましょう:

人工知能の実際の使用例は次のとおりです。

1.ビデオ分析:ビデオ分析は、コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用してビデオ映像を分析し、そこから貴重なデータを抽出する AI アプリケーションです。 異常な動作を検出したり、セキュリティ上の理由から顔を認識したりするために使用できます。

このテクノロジーは、空港やホテルのチェックインで乗客とゲストをそれぞれ認識するためによく使用されています。

2. 自動運転車:自動運転車はますます普及しており、人工知能の重要な例とみなされています。 センサー、カメラ、機械学習アルゴリズムを使用して、障害物を検出し、ルートを計画し、外部要因に基づいて車両の速度を変更します。

3. ロボット工学: AI のもう 1 つの重要な実装はロボット工学です。 ロボットは機械学習アルゴリズムを使用して、商品の組み立てや危険な環境の探索など、さまざまなタスクの実行方法を学習できます。 音声や物理的な指示に反応するように設計することもできます。

これらは、ショッピング モールで顧客を支援するために使用され、工場で日常業務を支援するために使用されます。 さらに、AI 開発者を雇って、ビジネス用の AI 駆動ロボットを開発することもできます。 これらに加えて、AI 搭載ロボットは軍事、医療、観光などの他の産業でも使用されています。

4. 音声アシスタント:人工知能は、Siri、Alexa、Google Home などの仮想音声アシスタントによって利用され、自然言語コマンドを理解して適切に応答します。 これらの音声アシスタントは自然言語処理 (NLP) を使用して、ユーザー コマンドを理解し、関連情報で応答します。

5.画像認識：画像認識は、画像またはビデオ フレーム内のオブジェクトを認識する方法としてニューラル ネットワークを使用する人工知能 (AI) アプリケーションの一種です。 これをリアルタイムで使用して、物体、感情、さらにはジェスチャーを識別することができます。

AI と機械学習の例は両方とも非常に似ており、混乱を招きます。 どちらも一見すると似ていますが、実は違います。

実際、機械学習は人工知能のサブセットです。 これをより明確に説明するために、AI と機械学習を区別します。

機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は、関連はしていますが異なる 2 つの概念です。 どちらも強力なコンピューティング ソリューションを構築するために使用できますが、いくつかの重要な違いがあります。

ML と AI の主な違いの 1 つは、そのアプローチです。 機械学習は、データから学習して将来の結果を予測できるシステムの開発に焦点を当てています。 これには、大量のデータを処理し、パターンを識別し、そこから洞察を生成できるアルゴリズムが必要です。

一方、AI には、自ら考え、推論し、意思決定できるシステムの作成が含まれます。 この意味で、AI システムは、与えられたデータを超えて「思考」し、ML モデルから得られるソリューションよりも創造的で効率的なソリューションを考案する能力を備えています。

ML と AI のもう 1 つの違いは、ML が解決する問題の種類です。 ML モデルは通常、株価の予測や不正行為の検出などの予測問題を解決するために使用されます。

ただし、AI は、自然言語処理やコンピューター ビジョン タスクなど、より複雑な問題の解決に使用できます。

最後に、ML モデルは AI アルゴリズムよりも必要な計算能力が少ない傾向があります。 これにより、ML モデルは、モバイル デバイスや IoT デバイスなど、消費電力が重要なアプリケーションにより適したものになります。

簡単に言うと、機械学習と人工知能は関連していますが、異なる分野です。 AI と ML はどちらも強力なコンピューティング ソリューションを作成するために使用できますが、アプローチや解決する問題の種類が異なり、必要なコンピューティング能力のレベルも異なります。

機械学習と人工知能は、異なる長所と短所を持つ 2 つの異なる概念です。 ML は、データ駆動型の意思決定を自動化するためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を当てています。

一方、AI は環境と対話してパターンを特定し、問題を解決し、意思決定を行うことができる自己学習マシンの開発に重点を置いています。

どちらもビジネスにとって重要であり、潜在的な利点を活用するには、2 つの違いを理解することが重要です。 したがって、AI アプリケーション開発会社に連絡し、ビジネスに AI と機械学習を導入し、これらのテクノロジーのメリットを享受するのに最適な時期です。