人工知能がとても人気ですが、機械学習とディープラーニングの違いがわかりますか?

人工知能は最近大きな注目を集めています。人工知能を実装するための技術としてディープラーニングと機械学習は十分な注目を集めており、コンピュータービジョンや自然言語処理などの分野に大きな影響を与えています。ディープラーニングは自動運転車の重要な技術です。

ディープラーニングとは何ですか?

ディープラーニングでは、コンピュータ モデルが画像、テキスト、または音声から直接分類タスクを実行することを学習します。ディープラーニング モデルは、新しいレベルの精度を達成することができ、場合によっては人間のパフォーマンスを超えることもあります。ほとんどのディープラーニング手法ではニューラル ネットワークのアーキテクチャが使用されるため、ディープラーニング モデルはディープ ニューラル ネットワークと呼ばれることがよくあります。

いわゆる深さは、通常、ニューラル ネットワーク内の隠れ層の数を指します。従来のニューラル ネットワークには 2 ～ 3 個の隠れ層しかありませんが、ディープ ニューラル ネットワークには最大 150 個の隠れ層があります。ディープ ニューラル ネットワークの最も一般的なタイプの 1 つは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN または ConvNet) です。CNN は、入力データを畳み込み、2D 畳み込み層を通過することで特徴を学習するため、このアーキテクチャは 2D データの処理に適しています。

写真を例にとると、十分に訓練されたディープラーニング モデルは、これまでまったく同じ写真を見たことがなくても、写真内のオブジェクトを自動的に識別できます。ディープラーニングは、特定のウェブサイトにアップロードされた写真に写っている特定の人物を識別するなどのアプリケーションで使用されています。現在ディープラーニングで使用されている技術の多くは、業界で 10 年以上使用されており、すでに比較的成熟しています。

最近、ディープラーニングが人気を集めているのはなぜでしょうか?

主な理由は精度です。ディープラーニング モデルは前例のない精度を達成でき、場合によっては人間のパフォーマンスを超えることもあります。さらに、この技術が業界の注目を集めている要因が 2 つあります。

• ディープラーニングには大量のラベル付きデータが必要です。たとえば、自動運転車の開発には何百万枚もの画像と何千時間ものビデオが必要ですが、これらの大量のラベル付きデータは今では簡単に入手できます。
• ディープラーニングには大量の計算能力が必要です。高性能 GPU はディープラーニングに効率的な並列アーキテクチャを備えており、クラスターまたはクラウド コンピューティングと組み合わせることで、開発チームはディープラーニング ネットワークのトレーニング時間を数週間から数時間、あるいはそれ以下に短縮できます。

機械学習とディープラーニングの違い

ディープラーニングと機械学習はどちらもモデルをトレーニングし、データを分類する方法を提供しますが、この 2 つの違いは何でしょうか?

標準的な機械学習手法を使用する場合、機械学習モデルをトレーニングするには、画像の関連する特徴を手動で選択する必要があります。モデルは、新しいオブジェクトを分析および分類するときにこれらの機能を参照します。

ディープラーニングワークフローを通じて、画像から関連する特徴を自動的に抽出できます。さらに、ディープラーニングはエンドツーエンドの学習であり、ネットワークに生データと分類などのタスクが与えられ、それらを自動的に完了することができます。

もう 1 つの重要な違いは、ディープラーニング アルゴリズムはデータに応じて拡張されるのに対し、シャローラーニングはデータに応じて収束することです。浅い学習とは、ユーザーがネットワークにさらに多くの例やトレーニング データを追加すると、マシンが特定のパフォーマンス レベルで安定することを学習する方法を指します。

ディープラーニングと機械学習のどちらを選択するかを決める必要がある場合は、高性能な GPU と大量のラベル付きデータがあるかどうかを知る必要があります。ユーザーが高性能な GPU やラベル付きデータを持っていない場合、機械学習はディープラーニングよりも多くの利点があります。これは、ディープラーニングは複雑な場合が多く、画像の場合は信頼できる結果を得るために何千枚もの画像が必要になることがあるためです。高性能 GPU を使用すると、すべての画像のモデリングと分析に費やす時間が短縮されます。

ユーザーが機械学習を選択した場合、さまざまな分類器でモデルをトレーニングし、どの機能が最良の結果を抽出できるかを知ることができます。さらに、機械学習では、さまざまな分類器と機能を使用して、どの配置がデータに最適であるかを確認する、複数のアプローチの組み合わせを選択する柔軟性があります。

したがって、一般的に、ディープラーニングは計算負荷が高いのに対し、機械学習技術は一般的に使いやすいと言えます。

ディープラーニングの実用的応用

ディープラーニング アプリケーションの活用範囲は、自動運転や医療機器などの業界に及びます。

• 自動運転: 自動車研究者は、一時停止標識や信号などの物体を自動的に検出するためにディープラーニングを使用しています。ディープラーニングは歩行者の検出にも使用されており、事故の削減に役立っています。
• 産業オートメーション: ディープラーニングは、人や物体が機械から危険な距離にあることを自動的に検出することで、重機周辺の作業員の安全性を向上させるのに役立ちます。
• エレクトロニクス：ディープラーニングは聴覚と音声の翻訳を自動化するために使用されています

ディープラーニングは専門家以外には手の届かないものに思えるかもしれませんが、一般的なディープラーニングのワークフローを調べることで、エンジニアや科学者はディープラーニングをアプリケーションに迅速かつ簡単に適用できるようになります。

ディープラーニングが徐々に業界に浸透するにつれ、コンピュータービジョン、自然言語処理、ロボット工学などの分野で、かつては不可能と思われていたアプリケーションに革新と進化が見られるようになるでしょう。