|AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例など、様々なお役立ち情報をお届けします。機械学習とディープラーニングの違いとは【わかりやすく解説!】AI(人工知能)の初学者には「専門用語の壁」があり、それがAIの理解を阻んでいる。この記事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する。シェアするFacebookで記事をシェアするTwitterで記事をシェアするRSSで記事を購読するはてなブックマークに追加Pokcetに保存するAI(人工知能)の初学者が関連情報や資料を集め始めると、機械学習(マシンラーニング)とディープラーニング(深層学習)という言葉を頻繁に目にすることになるだろう。両方とも「学習」と付いているうえに、両方とも似たシチュエーションで使われている。したがって両者を意識的に区別しないと、機械学習もディープラーニングも「なんとなく同じ言葉」と理解してしまうことになる。それではAIを正確に把握することができない。この記事では、機械学習とディープラーニングは、何が同じで何が違うのかを明らかにする。続きを読むディープラーニングは機械学習の一種で機械学習はAIの一種AI、機械学習、ディープラーニングの3つの概念を一気に理解するには、次の2つの概念図が役立つだろう。概念図Aであるが、ここからは1)機械学習はAIの一種であり、2)ディープラーニングは機械学習の一種であることがわかる。そのため、AI関連の記事や資料を読み込むとき、ディープラーニングという言葉を機械学習やAIに置き換えても意味が通じることがある。機械学習という言葉をAIに置き換えても意味が通じる。記事のAIという言葉を、機械学習やディープラーニングに置き換えると、間違った文章になってしまうことがある。この3つの言葉は「AI」と「機械学習とディープラーニング」にわけるとよい。AI=動物、機械学習=ネコ科、ディープラーニング=ライオンと置き換えてみよう。動物は、植物以外の生物のことなので、とても大きな単語である。ネコ科となると、かなり対象物が絞られてくる。ライオンにまで対象を絞れば、アフリカにいる最強の肉食動物のみを指すことになる。次に概念図Bであるが、これは3つの言葉がいつ現れたのかを示したものだ。最初に世の中に現れたのはAIである。AIは当初、「機械が人のように考えたり話したりすることは可能なのだろうか」という夢の技術として提唱された。このときはまだ、どのような技術を開発すればAIがつくれるのかわかっていなかった。AIをつくる技術として機械学習が提唱されるようになった。機械学習の研究開発が進むにしたがって、機械学習でしかAIはつくれないだろうという機運が高まり、AI研究といえば機械学習研究のことを指すようになった。ところが機械学習の研究が頓挫してしまう。ブレークスルー(革新的な解決)することができなかったからである。そこに登場したのが、ディープラーニングである。ディープラーニングを搭載したコンピュータは、ようやくAIコンピュータと呼ぶにふさわしいものになった。今日、人々を驚かし、人々を便利にしているAIには、ディープラーニングが搭載されている。次の章に進む前に,豆知識をひとつ。AI関連の記事や資料には「機械学習とディープラーニング」が頻出する傾向にある。一方で、「マシンラーニングと深層学習」はあまり使われない。本稿でもそのトレンドを取り入れて、マシンラーニングを機械学習と表記して、深層学習をディープラーニングと記している。それでは次に、機械学習とディープラーニングについて、それぞれ別々に深く解説していく。機械学習は、コンピュータに仕事をさせる手段のひとつである。コンピュータに仕事をさせる手段にはソフトウェアもあるが、機械学習はそれとは異なる方法でコンピュータを動かす。企業や家庭にある非AI型のコンピュータであるパソコンは、ソフトがないと仕事をしない。ウィンドウズが搭載されたパソコンで文字を書くにはワードというソフトを起動させなければならない。ソフト型のコンピュータは、事前にプログラミングした内容の仕事しかしない。したがってソフト型のコンピュータは、ソフトを開発した者の能力や技術を超えることはない。一方の機械学習は、コンピュータに学ばせることで、仕事をさせる。上司が部下に仕事を教えたとする。部下からするとそれは学習になる。その部下に、与えられた仕事を終わらせれば、定時より早く帰ってよいといえば、部下は上司が教えたやり方より効率的なやり方を開発しようとするだろう。機械学習はこれができる。機械学習は開発した人間の能力を超えることができる。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類がある。教師あり学習では、コンピュータに正解とデータを読み込ませる。するとコンピュータは、データのなかから正解をみつけることができるようになる。犬の写真を「犬である」と教えてコンピュータに読み込ませると、そのコンピュータは猫の写真をみて「犬ではない」と答えられるようになる。教師なし学習では、コンピュータにデータしか渡さない。それでもコンピュータはデータのなかから法則を読み取って正解を導き出す。さまざまな種類の動物の写真を大量に読み込ませると、動物の種類ごとにわけることができるようになる。強化学習になると、データすら与えないでよい。道を外れたらマイナス10点、ゴールにたどり着いたら100点と設定して、より多くの点数を獲得するよう指示すると、コンピュータは最短ルートを探し出す。HUB機械学習を専門用語を使わずに解説するhttps://nissenad-digitalhub.com/articles/machine-learning-study/「AI(人工知能)がよくわからない」という人は、AIの解説文に出てくる用語が持つ概念を想像できないことが多い。それはある意味、仕方がないことかもしれない。AIはこれまでとはまったく異なる手法で世の中の作業を動かしたり世の中を便利にしようとしたりしている...ディープラーニングは「人のように」思考させるディープラーニングは、機械学習のブレークスルーである。機械学習の考え方だけではどうしても実行できなかったタスク(仕事)でも、ディープラーニング型機械学習なら難なくやり遂げることができる。ディープラーニングの開発者は、人の脳と神経の仕組みに着目した。神経は情報集めと命令伝達の仕事を担い、脳は判断と命令の仕事を担っている。腕に針が刺さると、痛みの情報が神経を通じて脳に届く。すると脳は、このまま被害を受け続けると命に危険が及ぶので針から遠ざからなければならないと判断する。針から遠ざかれという命令を出す。その命令は再び神経を通じて腕の筋肉に伝わり、腕が動いて針から遠ざかることができる。鍼灸師に針治療を受けているときにこの行動を取ったら、大変なことになる。そこで脳は「針治療のときの針による刺激は我慢しなければならない」と判断・命令する。このように脳と神経の働きは単純ではなく、複雑になっている。この複雑な状態を「脳と神経の多層構造」と呼び、ディープラーニングではこれを模している。AIの功績として最も有名なのは、囲碁の世界トッププロを破ったことだろう。このAIは「アルファ碁」という。アルファ碁が有名になったのかというと、囲碁は地球上のボードゲームのなかで最も難しいといわれていたからである。最良の手は、人間にしか編み出せないと考えられていた。ところがアルファ碁は、世界トッププロを完膚なきまで打ちのめした。富士通総研によると、アルファ碁の登場により、ルールが決められた知的ゲームで人間がAIに勝つことはもうないという。アルファ碁は、16万局分の棋譜と3,000万盤面を学習してその実力を身につけた。トッププロでもそれだけの量を学習するには何百年もかかる。これだけの学習ができたのは、ディープラーニングのたまものである。HUBAIとして注目されるディープラーニングとはhttps://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-deep-learning/近年、AIを実現する技術の代名詞となっているディープラーニングは、従来の機械学習にある問題をブレイクスルーする技術として2010年代になって一般に知られるようになった。ディープラーニングは、人間の脳神経細胞の基本動作を数学的に表現した多数のニューロンモ...まとめ~ディープラーニングの次は?AIを実現するために機械学習が生まれ、機械学習を効率化させるためにディープラーニングが誕生した。すると「ディープラーニングの次に来るものは何か」という疑問がわくだろう。富士通は、ディープラーニングや機械学習の限界を超えるために、トポロジカルデータアナリシス(TDA)という技術を研究している。ディープラーニングや機械学習の限界とは、統計的な解析手法を使っていることだ。大量にデータを集めても、そのなかに統計学の知見でとらえきれないデータが含まれていると、期待した結果が得られない。調査対象がカオス(混沌)に陥っていればデータもカオス状態なので、AIに分析させてもカオス的な答えしか出てこない。そこでTDAでは「データの内容」ではなく「データの形」を捕らえることで、詳細な情報を把握する。ディープラーニングは人の脳と神経を模したものだが、必ずしもAIを人間のようにする必要はない。ジェット機は鳥のように羽をバタバタさせて飛んでいるわけではない。したがって、仕事が完成するのであれば、人間のように考えるAIでも、人間とはまったく異なる方法で答えをみつけるAIでも構わない。機械学習やディープラーニングでもこれだけ社会を変えたのだから、次のAI技術への期待は高まるばかりである。HUB編集部NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。アメリカを脅かすAI王国」中国を支える企業5社AIの開発で注目を集める中国。アメリカの技術を追い越すのも近いとされている。そんなAI先進国である中国のAI企業5社を紹介する。今、靴業界においてもAI技術が用いられているという。靴業界でAIは一体どのように用いられ、利点をもたらしてくれているのか見ていく。AIはどう使われているのか?不動産業界でもAIを使ったチャットボットはもちろんのこと、これまでに溜めたビッグデータを分析し、顧客が求める物件の提案ができるようになった。海外では2013年頃から小売業界でビッグデータ活用が本格化している。近年はさらにAIを導入することで、顧客の購買行動に対する利便性を上げることにもつなげているが、これもビッグデータをしっかりと活用できるだけのポリシーを持っているからだと言える。海外事例AIでSNSを監視する仕組みとは【事例紹介!】SNSでの炎上が定期的に発生している。これらを人力で監視し対応するのには限度があるため、この分野へのAI(人工知能)の導入と活用が進められている。今回はどの様にして炎上につながる投稿を発見するのかなどについて紹介する。Reserved.メール登録Xメール登録X。