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機械学習との違い

ニューラルネットワークのイメージ

機械学習はAIの訓練方法のひとつです。

そして、ディープラーニングは、機械学習のうちのひとつになります。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングとは

ディープラーニングでは、従来の機械学習に比べて膨大な量のデータと計算量を要する代わりに、より複雑なタスクをこなせるようになりました。

機械学習との大きな違いは、「予測精度」と「計算コスト」になります。

圧倒的な予測精度

ディープラーニング が注目されるようになった出来事のひとつに、ディープラーニング を利用した研究チームが、画像認識のコンペティションで優勝したことが挙げられます。従来手法を応用した他チームよりも遥かに高い精度を上げたのです。

これを筆頭に、画像認識のみならず様々な分野においてディープラーニングの認識精度 は圧倒的な予測精度を誇っています。

計算コスト

ディープラーニングにおける大量のデータの学習には膨大な計算を必要とするため、0からモデルを構築するにはGPU搭載など高性能のコンピュータを用意する必要があります。

計算コストが高くなってしまう問題を解決する方法も存在します。その1つが転移学習です。

出来合いのモデルを転用して利用する転移学習により、少ない計算量でも高精度のディープラーニングを行える可能性が出てきました。特に画像認識では、すでに汎用的なモデルが登場しています。

ただし、解きたい問題が何かに特化した狭い範囲である場合など、必ずしも転移学習が使えるとは限りません。

機械学習とは

機械学習とは、人の手を加えてトレーニングをすることで、画像認識や音声認識といった技術を身につけていくものです。例えば、赤いりんごと青いりんごを区別する際に、人間が「色に着目しなさい」という指示を与えてから学習を開始します。つまり、人の手を借りないと自力で答えを導き出すことが難しいところに機械学習の特徴があります。

自ら「特徴」を見つける点が異なる

それぞれの違いについてわかりやすく言えば、自ら「特徴」を見つけるかどうかという点が挙げられます。ディープラーニングの場合はそれまでの学習データをもとに自らどこに着目するべきかを導き出すことができます。

一方で、機械学習の場合は人の力が必要であり、自ら答えを導き出すことはできません。

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ディープラーニングの技術が活用される分野

ディープラーニングの技術が活用される分野としては、ECサイトを挙げることができます。ECサイトの利用者の購買行動や履歴などから、その人の好みにマッチする商品を提示する際にディープラーニングの技術が活用されています。

例えば、服の好みや靴の好み、食の好みなど、ユーザーが求めているものは何かという部分の分析を行い、最適だと思われる商品を提示してくれます。場合によっては、SNSに投稿している画像などを分析して商品の提案につなげることもあります。

機械学習の技術が活用される分野

機械学習の技術が活用される分野としては、例えば、メールの仕分けを挙げることができます。大量のメール情報を学習させることによって、迷惑メールか否かを判別できるようにするのです。そうすることで、迷惑メールの場合は迷惑メールフォルダへ自動で仕分け、それ以外のメールを通常のフォルダに仕分けるといった作業ができるようになります。

単一的な事柄であれば機械学習にも強みがあるので、メールの仕分けなどには活用されやすい技術です。

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