マシンラーニング vs 人工知能: 主な相違点

マシンラーニングと人工知能という用語を誤った文脈で使用することは非常に一般的です。二つの概念は別個ですが似ており、密接に関連しているため、間違えることは容易です。しかし、重要な点として、マシンラーニング、またはMLは、人工知能、またはAIのサブセットであるということがあります。

これら二つの概念をよりよく理解するために、まずそれぞれを定義してみましょう：

• 人工知能 (AI): AIは、人間の思考を模倣し、情報を処理するように設計されたソフトウェアまたはプロセスです。AIには、コンピュータビジョン、自然言語処理 (NLP)、自動運転車、ロボティクス、そして最終的にマシンラーニングなどの幅広い技術や分野が含まれます。AIにより、デバイスは情報を学習して識別し、問題を解決し、洞察を抽出することができます。 
• マシンラーニング (ML): マシンラーニングは、AIのサブセットであり、デバイスが人間の介入なしにデータセットから情報を学習する技術です。マシンラーニングアルゴリズムは、データから学習し、全体的なマシンラーニングモデルの精度と効率を向上させることができます。別の観点から見ると、マシンラーニングは、AIがAI機能を実行する際に実行されるプロセスです。 

人工知能の主な側面

人工知能の定義は、年々多数出現しており、これが人工知能をやや複雑または混乱させている理由のひとつです。しかし、最も単純な形で言えば、AIは、コンピュータサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせて、効果的な問題解決を実現する分野です。

現在の人工知能の分野には、マシンラーニングやディープラーニングなどのサブフィールドが含まれており、これらは入力データに基づいて予測または分類を行うAIアルゴリズムを使用します。

AIは、弱いAIまたは強いAIなどの異なるタイプに分類されることがあります。弱いAI、または狭いAI、または人工的狭い知能 (ANI) は、特定のタスクを実行するようにトレーニングされたAIです。これは、私たちの日常生活で最も明らかなAIの形態であり、AppleのSiriや自動運転車などのアプリケーションを可能にします。

強いAIには、人工的一般知能 (AGI) と人工的超知能 (ASI) が含まれます。AGIは現在理論上のものであり、人間と同等の知能を持つマシンを指します。AGIは自己認識を持ち、高度な複雑な問題を解決し、学習し、将来を計画することができます。さらに、ASIは人間の知能と能力を超えることになります。

AIを理解する方法のひとつは、そのさまざまなアプリケーションを見てみることです。これらには：

• 音声認識: AIは、多くの音声認識技術の重要な要素です。コンピュータ音声認識または音声テキスト変換とも呼ばれ、NLPを使用して人間の音声を書き起こしたテキストに変換します。 
• コンピュータビジョン: AIにより、コンピュータはデジタル画像、ビデオ、その他の視覚的な入力から情報を抽出することができます。コンピュータビジョンは、写真のタグ付け、医療画像、自動運転車などに使用されます。 
• カスタマーサービス: AIは、カスタマーサービス業界のチャットボットを動かしており、企業と顧客の関係を変えています。 
• 不正検出: 金融機関は、AIを使用して不正な取引を検出します。 

マシンラーニングの主な側面

マシンラーニングアルゴリズムは、予測を行うために構造化されたデータに依存しています。構造化されたデータは、ラベル付けされた、組織化された、特定の特徴で定義されたデータです。マシンラーニングでは、通常、このデータを事前に処理して組織化する必要があります。そうしないと、ディープラーニングアルゴリズムに取って代わられることになりますが、これはAIのもう一つのサブフィールドです。

マシンラーニングのより大きな概念を見ると、マシンラーニングは、企業にとって非常に貴重なツールであることがわかります。これは、組織に利用可能な大量のデータがあるためです。マシンラーニングモデルはデータを処理し、ビジネス上の意思決定を改善するパターンを特定し、これらのモデルは自動的に更新され、分析の精度が向上します。

マシンラーニングには、いくつかの異なるテクニックがあり、それぞれが異なる方法で機能します：

• 教師あり学習: ラベル付けされたデータはアルゴリズムを「教師」し、データを分類して結果を予測するようにトレーニングします。 
• 教師なし学習: マシンラーニングのテクニックのひとつで、ラベル付けされていないデータを使用します。教師なし学習モデルは、人間の介入なしにデータを分析し、パターンを発見することができます。 
• 強化学習: このテクニックは、モデルを一連の決定を下すようにトレーニングし、報酬/罰則システムに基づいています。 

AI/MLスキルセットの違い

今、私たちは人工知能とマシンラーニングの二つの概念を区別したので、各概念には異なるスキルセットが必要であると想像できると思います。AIまたはMLに関与しようとする個人にとって、どちらか一方、または両方の要件を認識することが重要です。

AIの場合、スキルセットはより理論的であり、技術的ではなく、マシンラーニングでは高度な技術的専門知識が必要です。ただし、両者にはある程度の重複があります。

まず、人工知能に必要な主なスキルを見てみましょう：

• データサイエンス: データサイエンスは、データを使用して洞察を得ることに焦点を当てた多学際的な分野です。データサイエンスのスキルはAIにとって非常に重要であり、プログラミングから数学まで、データサイエンティストが統計モデリングやデータ視覚化などのテクニックを使用できるようにします。 
• ロボティクス: AIは、ロボットにコンピュータビジョンを提供し、環境をナビゲートして感知するのを助けます。 
• 倫理: AIに関与する誰でも、倫理的影響について十分に理解している必要があります。倫理は、AIシステムの展開に関する主な懸念事項のひとつです。 
• ドメイン知識: ドメイン知識を持つことで、業界をよりよく理解し、特定の課題やリスクに対処するための革新的なテクノロジーを開発することができます。これにより、ビジネスをよりよくサポートすることができます。 
• マシンラーニング: AIを真正に理解し、最も効果的に適用するには、マシンラーニングについて十分な理解を持っている必要があります。マシンラーニング開発のすべての技術的側面を知る必要はないですが、その基本的な側面について知っている必要があります。 

マシンラーニングを見ると、スキルセットは技術的なものになります。ただし、AIまたはMLに関与しようとする誰にとっても、これらのスキルをできるだけ多く知っていることが役立つでしょう:

• プログラミング: すべてのマシンラーニング専門家は、Java、R、Python、C++、Javascriptなどのプログラミング言語を熟練している必要があります。 
• 数学: ML専門家は、アルゴリズムや応用数学と広範に取り組むため、数学的知識と強力な分析および問題解決スキルが必要です。 
• ニューラルネットワークアーキテクチャ: ニューラルネットワークはディープラーニングの基盤であり、マシンラーニングのサブセットです。MLの専門家は、これらのニューラルネットワークと、それらがさまざまな業界でどのように適用できるかについて深く理解しています。 
• ビッグデータ:マシンラーニングの大きな部分はビッグデータであり、これらのモデルは大量のデータセットを分析してパターンを特定し、予測を行うためです。ビッグデータは、大量のデータを効率的に抽出、管理、分析することを指します。 
• 分散コンピューティング: コンピュータサイエンスの分野である分散コンピューティングは、マシンラーニングのもう一つの重要な部分です。分散システムのコンポーネントは、さまざまなネットワーク化されたコンピュータに配置されており、通信の交換によってそのアクションを調整します。

これらは、AIまたはMLに関与しようとする誰にとっても、取得すべきスキルの例です。ただし、どのビジネスリーダーでも、これらのスキルを学ぶことで、AIプロジェクトをよりよく理解できるため、非常に役立つことになります。AIプロジェクトの成功の重要な鍵のひとつは、プロセスを理解している有能なリーダーのチームです。

これらのAIまたはMLのスキルを取得する方法についてさらに知りたい場合は、データサイエンスおよびマシンラーニングのベスト認定資格の一覧をご覧ください。