マシンラーニング vs. ディープラーニング – キーな違い

人工知能（AI）、マシンラーニング（ML）、ディープラーニングなどの用語は現在流行しています。ただし、人々はこれらの用語を互換的に使用することがよくあります。ただし、これらの用語はそれぞれ独自の特徴と用途を持っています。

AIは、人間の認知能力を模倣して問題を解決し、決定を下す自動化されたマシンを扱います。マシンラーニングとディープラーニングはAIのサブドメインです。マシンラーニングは、人間の介入を最小限に抑えて予測を行うAIです。一方、ディープラーニングは、マシンラーニングのサブセットであり、人間の脳と認知プロセスを模倣して決定を下すためにニューラルネットワークを使用します。

上記の画像はこの階層を示しています。マシンラーニングとディープラーニングの違いについて説明します。これにより、適切な方法論を選択することができます。詳細について説明します。

マシンラーニングの概要

マシンラーニングでは、専門家が大量のデータを分析することでマシンを「トレーニング」できます。マシンが分析するデータが多くなるほど、より正確な結果を生成できます。

マシンラーニングモデルは、正確な予測と決定を行うために構造化されたデータが必要です。データがラベル付けされていない場合、または組織化されていない場合、マシンラーニングモデルはそれを正確に理解できません。これはディープラーニングのドメインになります。

組織内で巨大なデータ量が利用できるようになったことで、マシンラーニングは意思決定の重要な要素となりました。レコメンデーションエンジンは、マシンラーニングモデルの典型的な例です。OTTサービスであるNetflixは、ユーザーのコンテンツの好みを学習し、検索履歴と視聴履歴に基づいて同様のコンテンツを提案します。

マシンラーニングモデルのトレーニング方法を理解するために、まずマシンラーニングの種類を見てみましょう。

マシンラーニングには4つの方法論があります。

• 教師あり学習 – 正確な結果を得るためにラベル付けされたデータが必要です。結果を改善するために、より多くのデータを学習し、定期的な調整が必要です。
• 半教師あり学習 – 教師あり学習と教師なし学習の中間のレベルで、両方のドメインの機能を示します。部分的にラベル付けされたデータで結果を得ることができ、正確な結果を得るために継続的な調整は必要ありません。
• 教師なし学習 – 人間の介入なしにデータセット内のパターンと洞察を発見し、正確な結果を得ることができます。クラスタリングは、教師なし学習で最も一般的な応用です。
• 強化学習 – 強化学習モデルは、正確な結果を得るために、新しい情報が到着するたびに継続的なフィードバックまたは強化が必要です。また、「報酬関数」も使用し、望ましい結果を報酬として、誤った結果を罰として処理します。

ディープラーニングの概要

マシンラーニングモデルは、正確性を向上させるために人間の介入を必要とします。一方、ディープラーニングモデルは、人間の監督なしに結果ごとに自己改善します。ただし、より詳細で長いデータ量が必要になることがあります。

ディープラーニング方法では、人間の脳にインスパイアされたニューラルネットワークに基づいて高度な学習モデルを設計します。これらのモデルには、アルゴリズムの複数の層であるニューロンが含まれています。これらは、実践、リハビリテーション、時間とともに改善し続ける認知的な心のように、人間の介入なしに改善し続けます。

ディープラーニングモデルは、主に分類と特徴抽出に使用されます。たとえば、顔認識のデータセットをディープモデルに与えると、モデルは各顔の特徴をピクセルとして多次元マトリックスに記憶します。モデルに、未知の人物の写真を認識するように求めると、顔の特徴を一致させることでそれを容易に認識できます。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）- 畳み込みとは、画像のさまざまなオブジェクトに重みを割り当てるプロセスです。割り当てられた重みに基づいて、CNNモデルはそれを認識します。結果は、オブジェクトの重みとトレーニングセットとしてフィードされた重みの近さに基づいています。
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）- CNNとは異なり、RNNモデルは以前の結果とデータポイントを参照して、より正確な決定と予測を行います。これは、人間の認知機能の実際のレプリカです。
• 生成対抗ネットワーク（GAN）- GANの2つのクラスファイア、生成器と判別器は、同じデータにアクセスします。生成器は、判別器からのフィードバックを組み込んで、偽のデータを生成します。判別器は、与えられたデータが実際のものか偽のものかを分類しようとします。

顕著な違い

以下は、いくつかの顕著な違いです。

マシンラーニング vs. ディープラーニング – どちらが最適ですか？

マシンラーニングとディープラーニングの選択は、基本的にそのユースケースに基づいています。両者は、人間に近い知能を持つマシンを作成するために使用されます。両モデルの精度は、関連するKPIとデータ属性を使用しているかどうかに依存します。

マシンラーニングとディープラーニングは、業界全体でビジネス活動の定型的なコンポーネントになります。間違いなく、AIは将来的に航空、戦争、自動車などの業界活動を完全に自動化します。

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