学生講師の田中です!
最近良く聞く機械学習、深層学習ですが、実際どう違うか知っていますか?
先日、深層学習について学ぶ機会があり、面白い!と思ったので、紹介したいと思います。

 

機械学習について
機械学習は知っている方が多いとは思いますが、AIが与えられたデータを認識し、
法則性を見つけ出していくという技術です。
つまり、1から10の情報をこちらから与えるのではなく、
ある程度(AIが学習できる当たりまで)情報やコードを与えることで、
AIが頑張って勉強するということです。
これができると何がいいかというと、AIが勝手に情報を判断、処理してくれるようになることです。すると、みなさんが知っている画像認識などの
とても便利な機能を作り出すことができるようになるのです。

 

深層学習との違いは?
深層学習(ディープラーニング)という単語を聞いたことがある方も多いと思います。こちらは、実は機械学習の進化系なのです!
何が違うかというと、学習する時に使う手段、方法が違います。
抽象的に言ってしまうと、
機械学習は、学習する条件を指定して学習させているのに対して、
深層学習は、学習する条件すら学習させているという違いがあります。
では、具体例を見てみましょう。

 

~具体例~
犬と猫を見分けるプログラムをAIで作りたい!

機械学習
AI:猫と犬を見分ける条件はなんですか?
人:見分ける条件として、
・ネコひげがあるかないか
・爪があるかないか
・耳が△かそうでないか
にしましょう!
さあ、画像をたくさん見て学習して下さい!

深層学習
AI:猫と犬を見分ける条件はなんですか?
人:見分ける条件?画像をみて頑張って探して学んで下さい!
AI:(・ω・)

 

といった具合になります。
要するに、深層学習は機械学習よりも自分で学ぶ要素が多く、より人の手を離れた
AIということになります。もちろん、機械学習よりも人の手を離れ、学んでいるので、目的とした内容を逸脱してしまう可能性もあります。
(判断条件をもし色にしてしまったら?黒いネコも犬もいて大変なことに…)
なので、一概に超便利!ってわけではないですが、有効的に使えればかなり便利です。

今回は機械学習と深層学習の違いについて触れましたが、
今後こうした技術はもっと広がりをみせ、もっと日常の中で目にすることが
増えていくと思います。意外とおもしろそーとか思ったら、
学んでみて、実際に作る側に回ってみるのも面白いかも…

では今回はこのへんで。