機械学習とディープラーニング、この2つの違いは何でしょうか?

[51CTO.com クイック翻訳] 機械学習とディープラーニング - 両者の類似点と相違点。

人工知能は今やホットな話題となっており、人工知能の基本的な構成要素は機械学習とディープラーニングに分けられます。次のベン図は、機械学習とディープラーニングの関係を説明しています。

• 機械学習:

機械学習は、設計されプログラムされたアルゴリズムに従って動作するようにコンピューターに指示する技術です。既存のデータを使用してコンピューターが学習できるようにします。かなりの数の研究者は、機械学習が人類の人工知能の進歩を支援する最良の方法であると信じています。機械学習には、次のような多くの種類のモデルが含まれます。

1. 教師あり学習モデル

このモデルでは、各例またはインスタンスは、トレーニング データを分析して推論された関数を生成するアルゴリズムとペアになっています。

2. 教師なし学習モデル

この学習モードでは、基礎となるアルゴリズムがラベルのない応答データのセットから結論を推論します。最も一般的な教師なし学習法はクラスター分析であり、主にグループ化されたデータ内の隠れたパターンを発見するために使用されます。

• ディープラーニング:

ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであり、そのアルゴリズムは脳の構造と機能、つまり人工ニューラルネットワークにヒントを得ています。今日のディープラーニングの価値はすべて、教師あり学習、つまりラベル付けされたデータとアルゴリズムを通じて実現されます。ディープラーニングのすべてのアルゴリズムは同じ学習プロセスを経ます。ディープラーニングには、統計モデルを作成し、対応する結果を出力するために使用できる入力の非線形変換の階層が含まれます。

機械学習プロセスは、次の手順で定義されます。

1. 関連するデータセットを特定し、分析のために準備します。

2. 使用するアルゴリズムのタイプを選択します。

3. 使用したアルゴリズムに基づいて分析モデルを構築します。

4. テスト データ セットに基づいてモデルをトレーニングし、必要に応じてモデルを変更します。

5. モデルを実行してテストのスコアを生成します。

• 機械学習とディープラーニングの違い

1. データ量:

機械学習は、さまざまなデータ量、特にデータ量が少ないシナリオに適応できます。一方、データ量が急増した場合、ディープラーニングの効果がより顕著になります。下の図は、さまざまなデータ量における機械学習とディープラーニングのパフォーマンス レベルを示しています。

2. ハードウェア依存性:

従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、ディープラーニング アルゴリズムはハイエンドの機器に大きく依存するように設計されています。ディープラーニング アルゴリズムでは、多数の行列乗算演算を実行する必要があるため、それをサポートするには十分なハードウェア リソースが必要です。

3. 特徴エンジニアリング:

特徴エンジニアリングとは、データの複雑さのレベルを軽減し、学習アルゴリズムで使用できるパターンを生成することを目的として、ドメイン固有の知識を特定の特徴に組み込むプロセスです。

例: 従来の機械学習モデルは、特徴エンジニアリングに必要なピクセルやその他の属性を見つけることに重点を置いています。ディープラーニング アルゴリズムは、データの他の高レベルの特徴に焦点を当てているため、新しい問題ごとに特徴抽出器の実際の作業負荷が軽減されます。

4. 問題解決の方法

従来の機械学習アルゴリズムは、標準的な手順に従って問題を解決します。問題をいくつかの部分に分割し、個別に解決し、その結果を組み合わせて目的の答えを得ます。ディープラーニングは、問題を分割することなく集中的に解決します。

5. 実行時間

実行時間とは、アルゴリズムのトレーニングに必要な時間を指します。ディープラーニングは、より多くのパラメータが関係するためトレーニングに多くの時間がかかり、トレーニングにかかる​​時間もかなりかかります。対照的に、機械学習アルゴリズムの実行時間は比較的短いです。

6. 説明可能性

解釈可能性は、機械学習とディープラーニング アルゴリズムの主な違いの 1 つです。ディープラーニング アルゴリズムは解釈できないことがよくあります。このため、業界ではディープラーニングを使用する前に必ず慎重に検討します。

• 機械学習とディープラーニングの実用的な応用:

1. 指紋、顔認識、またはナンバープレートのスキャンによるナンバープレート番号認識により出勤・退勤記録を可能にするコンピュータービジョンテクノロジー。

2. テキスト検索や画像検索など、検索エンジンにおける情報検索機能。

3. 特定のターゲットを識別して自動化された電子メール マーケティング。

4. 癌腫瘍の医学的診断、またはその他の慢性疾患の異常状態の特定。

5. 写真のタグ付けなどの自然言語処理アプリケーション。 Facebook はユーザーエクスペリエンスを向上させるためにこのような機能を提供しています。

6. オンライン広告。

• 今後の開発動向：

1. 業界ではデータサイエンスと機械学習テクノロジーの使用が増えており、組織にとって既存のビジネスプロセスに機械学習ソリューションを導入することが極めて重要になっています。

2. ディープラーニングは機械学習よりも徐々に重要になってきています。事実により、ディープラーニングは現在利用可能な最も先進的かつ最も効果的な技術的ソリューションの 1 つであることが証明されています。

3. 機械学習とディープラーニングは、研究と学術の分野で大きな可能性を秘めていることが証明されるでしょう。

要約する

この記事では、機械学習とディープラーニングの概要を説明し、図解を使って両者の違いや今後の開発動向を理解します。機械学習アルゴリズムを活用して自律的なセルフサービスを実現し、エージェントの生産性を向上させ、ワークフローの信頼性を高める AI ベースのアプリケーションはすでに数多く存在します。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、より多くの企業や業界をリードする組織に刺激的で明るい展望をもたらすと信じています。

原題: 機械学習とディープラーニング – その違い、著者: Sabeer Shaikh

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