スキルアップ
機械学習とディープラーニングの違いを徹底解説！
コンピューターの技術が発達し、機械学習にも変化が見られます。金融や医療、マーケティングなど色々な分野で機械学習の活躍の場が増えています。業務効率の向上など機械学習の効果が認識されているのです。それではディープラーニングと機械学習の違いはどこにあるのでしょうか。
1.機械学習とは
1.教師あり学習
これまでのデータがある時に使われる手法であり、これらのデータをもとに、取引上に不正の疑いがあるなど今後起こりそうな事象を予測します。また明日の天気の予測にも使われることがあります。これまでのデータを把握し、今後どのような動きをするのかを判別するのです。
2.教師なし学習
教師ありの時のように、履歴ラベルがないデータの場合は、この教師なし学習という手法が利用されます。データを探索して構造を探し出すことが大きな目的となり、自己組織マップやｋ平均法クラスタリング、特異値分解などの手法が利用されることが多くなっています。
3.強化学習
ロボット工学やゲーミングなどでよく使われているアルゴリズムであり、エージェント、環境、アクションという３つの構成要素から成り立っている学習方法です。決まった期間で、できるだけ多くの報酬が得ることが目的となります。教師あり学習と違い明確な答えが与えられていないことが特徴です。将棋や囲碁のように、選択肢が無数にある中から最も効率のよい行動を探します。
4.機械学習でできること
人間では大変な、大量のデータを分析できることがメリットであり、収益やリスク回避へとつなげていきます。短時間で、データを分析して正確な結果へとつなげることができるのです。ビジネスから、天気予報など実生活にも使われています。
2.ディープラーニング(深層学習)とは
1.人工知能＞機械学習＞ディープラーニング(深層学習)の構図であるということ
人工知能というのは、人間の知能と同じレベルと考えてよいもので機械学習は人工知能を構築するための一つの方法です。ディープラーニングは機械学習を発展させた方法ではあるのですが、大量のデータが必要になり、データを選び間違えると方向性が変わってしまうことがデメリットとなります。
そのため、人工知能＞機械学習＞ディープラーニング(深層学習)というような構図ができあがるのです。
2.ディープラーニング(深層学習)はニュートラルネットワーク用いた学習である
人間の神経細胞の仕組みを利用したニュートラルネットワークと、コンピューティングの性能を組み合わせることにより、さらに複雑なデータを自動的に学習することができるのです。
またこれまでの機械学習と比べて、さらに正確で効率的な判断をすることができるため、音声認識や画像認識などをすることができます。
3.ディープラーニングでできること(画像認識・音声認識・自然言語処理)
ディープラーニングの技術として代表的なものは、画像認識・音声認識・自然言語処理・異常検知があります。それぞれ仕組みを見ていきましょう。
画像認識
画像認識技術では、コンピューターに大量の画像・動画データの特徴を学習させることで新しい画像を与えた際、その画像が何であるかを識別することができます。身近な例では、デジタルカメラやスマートフォンなどに取り入れられています。
音声認識
音声認識は画像認識と同様に、事前に収集した大量の音声データを参考にします。人の発音には特徴があると言われています。例えば、「え」は高い音域で「い」は低い音域である、というものをコンピューターに学習させ、一つの単語を認識させます。これが音声認識の仕組みで、例として最も有名なのが、iPhoneの一つの機能であるSiriです。また最近話題のスマートスピーカーにも音声認識の技術が内蔵されています。
自然言語処理
自然言語処理は大量の文章データを参考にし、「形態素解析→構文解析→意味解析→文脈解析」の順に解析が行われていきます。自然言語処理の最も身近な事例がパソコンやスマートフォンにおける予測変換機能です。また、Google翻訳などの翻訳機能としても活躍しています。
4.今後のディープラーニング
ディープラーニングを使うことにより、これまでの機械学習ではできなかった複雑なデータを処理することができるようになります。そのため、人間の負担を減らすことができ効率化を進めていくことができます。
製造業、農業などIT分野以外にも様々な分野において活躍の場が広がっていくことでしょう。
3.まとめ
機械学習とは人工知能を形成するための一つの方法であり、その機械学習を発展させたものがディープラーニングです。ディープラーニングはこれまでの機械学習ではできなかった複雑のデータを扱うなど、より人工知能の精度を上げることができる技術なのです。現在では、自動運転やがん細胞の検出など様々な分野でディープラーニングが活用されているのです。
関連する記事
おすすめの記事
Amazonが提供するクラウドサービスのAWSは、国内外で高いシェアを獲得しています。200以上のサービスを備えたAWSを導入すると、運用コストの最適化やセキュリティの向上、保守要員の削減など、さまざまなメリットが期待できます。
本記事では、AWSのメリットやデメリットのほか、サービスの種類や、200以上あるサービスの中から特によく使われているサービスなどについて解説します。これからAWSの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
データベーススペシャリスト試験は、国家資格である情報処理技術者試験の一種です。合格難易度が高いため、計画的に試験対策をしないと合格は難しいでしょう。
この記事では、データベーススペシャリスト試験の具体的な傾向や合格基準などの試験内容から、取得するために必要な知識や学習法について解説します。
Azure認定資格は、同社のクラウドサービスに関する知識やスキルを証明するMicrosoftの資格試験です。全部で27種類あり、難易度や役割によって分類されています。ここでは、どの資格を取得すればいいのかが分かるよう、資格試験の概要に加えて取得のメリット、難易度別資格一覧、学習方法についてお伝えします。
