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【AI時代の常識】機械学習と深層学習の違い〜知らないと恥ずかしい〜

【AI時代の常識】機械学習と深層学習の違い〜知らないと恥ずかしい〜まるで人間の友人が相手かのような会話ができるAIチャットサービスが話題となったり、ビジネスでの活用も進んでいたりと今やその言葉を聞かない日はないほど生活にも溶け込んでいる「AI」

今回の”知らないと恥ずかしいシリーズ”では、そんなAIにまつわる2つのワード「機械学習」と「深層学習」について解説します。これを読めばそれぞれどんなものか、2つの違いについて、人に自信を持って説明できるようになるはず!

機械学習とは

機械学習とは、AI(人工知能)の形態のひとつであり、人間が知識を与えるのではなく、機械が自ら学び自ら判断していくタイプのAIのことを指します。

機械学習以前のAIでは、人間が前提となる知識やルールを教える必要がありましたが、機械学習では機械だけでデータからそのルールを導き出していくことができます。

といっても抽象的な説明でわかりづらいですよね。例えば、「白人」「黄色人種」「黒人」とタグを付けた大量の人物の画像を読み込ませたとします。この時に、肌の色で区別することを指示しておくと、解析されていない人物の画像が現れた際にもAIは肌の色に注目し、画像を適切に区別できるよう学習していくのです。

機械学習には3種類ある

機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の方法があります。

教師あり学習

教師あり学習では、大量のデータを読み込ませていくことでパターンを学習させ、新しいデータが入ってきた時に正解を出力できるようにするものです。先程例に挙げた「白人」「黄色人種」「黒人」のタグを付けた大量の画像を読み込ませることで、肌の色をもとに人種を区別させる方法は教師あり学習の典型例です。

教師なし学習

教師なし学習では、教師あり学習のように正解のデータを読み込ませず、AI自身がデータを探索し、そのデータのパターンを抽出してデータを分類できるようにする学習方法です。ECサイトなどの顧客情報を年齢や性別、購入履歴からグループ分けする場面などで使われています。

強化学習

強化学習は、AIの出力結果に点数をつけ、より点数の高い結果を出力するようにAIに行動させ、学習させていく方法です。ゲームのコンピュータープレイヤーには、この強化学習がプログラムされたAIが使われていることが多いです。

深層学習とは

ディープラーニングとも呼ばれている深層学習。深層学習とは、人間が何か手を加えなくとも、AIが自動的にデータから学習し、どんどん学習を深めていくものを指します。

これまで紹介してきた機械学習と違い、人間がデータを入力する必要がないので、複雑なデータや入力するのが難しいデータを用いたい場合によく使われる手法です。メジャーな活用方法としては音声認識や画像認識があります。

数学や物理を解説する人気YouTuber・ヨビノリたくみさんのこちらの動画でも、深層学習について解説されています。更に深層学習に関する理解を進めたい人はご覧ください。

深層学習の仕組み

深層学習は、ニューラルネットワークという人間の脳をコンピューターで再現した仕組みを使って行われています。

ニューラルネットワークは、データを読み込む「入力層」、データを分析・処理する「隠れ層」、処理結果を出力する「出力層」に分かれています。深層学習の場合はニューラルネットワークの中でも、隠れ層が厚く出力層が深い場所にあるディープニューラルネットワークが使用されることが多く、より精密な結果を出力することができます。

機械学習と深層学習の違いとは

深層学習は、従来の機械学習を更に発展させたものです。対して機械学習は、人間がデータを読み込ませたり入力したりと手助けする必要がありますが、深層学習の場合はAI自体が自動的にデータから学習を進めてくれるという点で、大きく違ってきます。

また、AI、機械学習、深層学習の関係は上図のように表すことができます。AIの一部として機械学習が存在し、機械学習の一部として深層学習が存在するのです。

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