機械学習と深層学習

Sep 05, 2023

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最近では、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、深層学習などの用語が誇大広告になっています。 ただし、人々はこれらの用語を同じ意味で使用することがよくあります。 これらの用語は相互に高度に相関していますが、独特の特徴と特定の使用例もあります。

AI は、人間の認知能力を模倣して問題を解決し、意思決定を行う自動化されたマシンを扱います。 機械学習と深層学習は AI のサブドメインです。 機械学習は、人間の介入を最小限に抑えて予測を行うことができる AI です。 一方、ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークを使用して人間の心の神経および認知プロセスを模倣して意思決定を行う機械学習のサブセットです。

上の図は階層を示しています。 引き続き、機械学習とディープラーニングの違いについて解説していきます。 また、アプリケーションと重点分野に基づいて適切な方法論を選択するのにも役立ちます。 これについて詳しく説明しましょう。

機械学習を使用すると、専門家は大規模なデータセットを分析させることで機械を「トレーニング」できます。 マシンが分析するデータが増えるほど、目に見えないイベントやシナリオに対する意思決定や予測を行って、より正確な結果を生み出すことができます。

機械学習モデルには、正確な予測と意思決定を行うために構造化データが必要です。 データがラベル付けされて整理されていない場合、機械学習モデルはデータを正確に理解できず、ディープラーニングの領域になります。

組織内で膨大な量のデータが利用できるようになったことで、機械学習が意思決定に不可欠な要素となっています。 レコメンデーション エンジンは、機械学習モデルの好例です。 Netflix などの OTT サービスは、ユーザーのコンテンツの好みを学習し、検索習慣や視聴履歴に基づいて類似のコンテンツを提案します。

機械学習モデルがどのようにトレーニングされるかを理解するために、まず ML の種類を見てみましょう。

機械学習には 4 種類の方法論があります。

機械学習モデルの精度を向上させるには人間の介入が必要です。 それどころか、深層学習モデルは、人間の監視なしで結果が得られるたびに自ら改善します。 ただし、多くの場合、より詳細で長い量のデータが必要になります。

ディープ ラーニング手法は、人間の心にヒントを得たニューラル ネットワークに基づいて洗練された学習モデルを設計します。 これらのモデルには、ニューロンと呼ばれるアルゴリズムの複数の層があります。 実践、再訪、時間とともに改善し進化し続ける認知的精神と同じように、それらは人間の介入なしで改善し続けます。

深層学習モデルは主に分類と特徴抽出に使用されます。 たとえば、ディープ モデルは顔認識のデータセットをフィードします。 モデルは多次元マトリックスを作成して、顔の各特徴をピクセルとして記憶します。 公開されていない人物の写真を認識するよう依頼すると、限られた顔の特徴を照合することで簡単に認識します。

以下にいくつかの顕著な違いを示します。

機械学習とディープラーニングのどちらを選択するかは、まさにそのユースケースに基づいています。 どちらも人間に近い知能を備えた機械を作るために使用されます。 両方のモデルの精度は、関連する KPI とデータ属性を使用しているかどうかによって異なります。

機械学習と深層学習は、あらゆる業界で日常的なビジネス コンポーネントになるでしょう。 近い将来、航空、戦争、自動車などの産業活動が AI によって完全に自動化されることは間違いありません。

AI と、AI がどのようにビジネスの成果を継続的に変革するかについて詳しく知りたい場合は、unite.ai に関する記事をさらに読んでください。

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