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機械学習とディープラーニング(深層学習)の違い

AI(人工知能)の進歩において欠くことのできない「機械学習」と「ディープラーニング」。この二つについて、等号、つまりイコールのイメージをお持ちの方もいるのではないでしょうか。しかし、そこには大きな違いがあります。
ここでは、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。

AI、機械学習、ディープラーニングとは

まずは「AI」と「機械学習」「ディープラーニング」の関係性を見ていきましょう。
AIは人工知能と呼ばれ、人間と同様のタスクをコンピュータに行わせるための技術を大きく捉えたものです。その技術は、機械の自動運転をはじめ、スマートスピーカーやスマート家電、ロボットなどで利用されています。メールや電話の対応で活用されているチャットボットと呼ばれる会話ボットにも使われています。

これに対して機械学習は、機械つまりコンピュータにデータの特徴(関係、性質)を学習させて推論(分類、回帰)することです。コンピュータがアルゴリズムを組み替えながら学習することで、特定の課題に対して推論する精度を良くしていきます。これはAI技術に内包されているものです。
これに対し、ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる手法です。ディープラーニングは人間の脳をモデルにして、人間が何気なくやっているタスクをコンピュータに学習させることで、人間のタスクに対する判断の過程を学習させます。

つまり、機械学習が人工知能(AI)の一部なのに対し、ディープラーニングは機械学習の取り組みの一部になります。
これらの関係性は「AI>機械学習>ディープラーニング」となっているのです。

機械学習とディープラーニングの違い

「機械学習」と「ディープラーニング」の違いを、さらに掘り下げていきましょう。
前述の通り、ディープラーニングは機械学習の一部です。機械学習はコンピュータにデータを与え、判断を反復させることでタスクの特徴を学ばせます。
つまり、コンピュータがタスクの法則性を掴み、コンピュータが判断してタスクを処理します。
ディープラーニングとは、人間の神経細胞の回路網を数理モデル化した「ニューラルネットワーク」における機械学習の仕組みです。
一般的な機械学習では、学習の素材となるデータの関係と性質を手動で設計しますが、ディープラーニングではコンピュータが自動で行う点が大きな違いでしょう。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、機械学習モデルのひとつです。
その構造は「入力層」「隠れ層(中間層)」「出力層」からなり、隠れ層は何層にも重ねることが可能です。人間の神経細胞のつながりを数理的モデルで表現したもので、情報伝達に使われる神経細胞「ニューロン」を多数組み合わせることで、複雑な処理を実現します。

もう少し詳しくお話するなら、人間の脳には千数百億個とも言われるニューロンがあり、このニューロンが連携して電気信号のやり取りを行います。
それぞれのニューロンは入力側・出力側ともに複数のニューロンと接続されており、その接続が「シナプス」と呼ばれるものです。
なお、接続の強さはニューロンの組み合わせによって異なります。このような仕組みで、思考・認識の処理が行われているのです。

ニューラルネットワークの学習方法

ニューラルネットワークによる学習は「学習」と「推論」の2ステップです。
学習はニューラルネットワークをデータからチューニング(モデリング)するステップ。ニューロンの結合強度を表す「重み」「バイアス」を学習により、回答の誤差が小さくなるようにチューニングしていきます。
そして、推論はチューニングしたネットワークにデータを入力して回答を出すステップとなります。

まとめ

ディープラーニングの活用事例や特に進歩が見られた分野として、画像・物体認識、機械の自動運転などが挙げられます。
これらは、前述したような学習をその分野に特化して行うことで、大きな成果を出したものと言えるでしょう。

機械学習とディープラーニング(深層学習)の違い、そしてニューラルネットワークについて詳しく解説しました。
人間の神経細胞を数式的なモデルで表現したニューラルネットワークは奥が深く、そのネットワーク構造はいくつもパターンがあります。AIの技術に触れ、その世界に興味を持った方は、さらにもう一歩踏み込んだ知識を取得するのも面白いのではないでしょうか。

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