機械学習とディープラーニングの違いは何ですか? なぜ機械学習を選択する人が増えるのでしょうか?

機械学習とディープラーニングの違いは何でしょうか？この記事から答えを見つけてみましょう。

ターゲット

この記事では、ディープラーニングと機械学習を比較します。私たちは彼らを一人ずつ知っていくつもりです。また、さまざまな側面でどのように異なるかについても説明します。ディープラーニングと機械学習の比較に加え、今後の動向についても考察します。

ディープラーニングと機械学習の比較

1. 機械学習とは何ですか?

通常、人工知能を実装するには機械学習を使用します。機械学習にはいくつかのアルゴリズムがあります。例えば：

• 検索-S
• 決定木
• ランダムフォレスト
• 人工ニューラルネットワーク

一般的に、学習アルゴリズムには 3 つのカテゴリがあります。

• 教師あり機械学習アルゴリズムが予測を行います。さらに、アルゴリズムはデータ ポイントに割り当てられた値ラベル内のパターンを検索します。
• 教師なし機械学習アルゴリズム: データにラベルは関連付けられていません。さらに、これらの ML アルゴリズムはデータをクラスターに編成します。さらに、データの構造を説明し、複雑なデータをシンプルで分析可能なものにする必要があります。
• 強化された機械学習アルゴリズム: これらのアルゴリズムを使用してアクションを選択します。そして、それは各データポイントに基づいていることがわかります。しばらくすると、アルゴリズムはより良く学習するために戦略を変更します。

2. ディープラーニングとは何ですか?

機械学習は現実世界の問題を解決することにのみ焦点を当てています。人工知能からのアイデアも必要です。機械学習は、人間の意思決定能力を模倣するように設計されたニューラル ネットワークを通じて機能します。 ML ツールとテクニックは、ディープラーニングのみに焦点を当てた 2 つの主要な狭いサブセットです。人間であれ人工であれ、思考を必要とするあらゆる問題にこれを適用する必要があります。あらゆるディープ ニューラル ネットワークには、次の 3 つのレイヤーが含まれます。

• 入力レイヤー
• 隠しレイヤー
• 出力層

ディープラーニングは機械学習の分野における最新の用語であると言えます。これは機械学習を実装する 1 つの方法です。

3. ディープラーニングと機械学習

私たちは機械アルゴリズムを使用してデータを解析し、データから学習し、それに基づいて合理的な決定を下します。基本的に、ディープラーニングは、自ら学習して合理的な判断を下すことができる人工的な「ニューラル ネットワーク」を作成するために使用されます。ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであると言えます。

4. 機械学習とディープラーニングの比較

a. データの依存性

両者の主な違いはパフォーマンスです。データ量が少ない場合、ディープラーニング アルゴリズムのパフォーマンスは低下します。これが、DL アルゴリズムを完全に理解するために膨大な量のデータを必要とする唯一の理由です。

この人工的に作成されたシナリオでは、アルゴリズムが優位に立っていることがわかります。上の図は状況を要約したものです。

b. ハードウェア依存性

通常、ディープラーニングはハイエンドの機器に依存し、従来の学習はローエンドの機器に依存します。したがって、ディープラーニングには GPU を組み込む必要があります。これはその仕事の不可欠な部分です。また、多くの行列乗算も必要になります。

c. 機能工学

これは普遍的なプロセスです。ここでは、ドメイン知識を使用して、データの複雑さを軽減し、パターンを学習アルゴリズムの動作に対してより可視化する特徴抽出器を作成しますが、処理は非常に困難です。 したがって、時間がかかり、専門知識が必要になります。

d. 問題を解決するための方法

通常、問題を解決するには従来のアルゴリズムを使用します。しかし、問題をさまざまな部分に分割して個別に解決する必要があります。結果を得るには、すべてを組み合わせます。

例えば：

複数のオブジェクトを検出するタスクがあると仮定します。このタスクでは、オブジェクトが何であるか、そしてそれが画像内のどこに位置しているかを判断する必要があります。機械学習アプローチでは、問題を 2 つのステップに分割する必要があります。

• 物体検出
• 物体認識

まず、クロール アルゴリズムを使用して画像を反復処理し、考えられるすべてのオブジェクトを見つけます。次に、識別されたすべてのオブジェクトの中から、SVM や HOG などのオブジェクト認識アルゴリズムを使用して関連するオブジェクトを識別します。

e. 実行時間

通常、ディープラーニングでは機械学習よりもトレーニングに時間がかかります。主な理由は、ディープラーニングアルゴリズムのパラメータが多すぎることです。機械学習では、トレーニングに必要な時間は数秒から数時間程度と短くなります。

f. 解釈可能性

2 つの学習手法を比較する要素として解釈可能性を考慮します。それにもかかわらず、ディープラーニングは産業応用する前に慎重に検討する必要があります。

機械学習とディープラーニングは主にどこに適用されますか?

a. コンピューター ビジョン: ナンバー プレート認識や顔認識などのアプリケーションに使用します。

b. 情報検索: テキスト検索や画像検索を含む検索エンジンなどのアプリケーションに ML と DL を使用します。

c. マーケティング: 当社は、自動化された電子メール マーケティングと顧客セグメントの識別のためにこれらの学習テクノロジーを使用します。

d. 医療診断：がんの特定や異常検出など、医療分野でも広く使用されています。

• 自然言語処理
• 感情分析、写真タグ生成、オンライン広告などのアプリケーション向け

機械学習アプリケーションの詳細については、こちらをご覧ください。

今後の動向

• 最近では機械学習とデータサイエンスがトレンドになっています。企業内では両製品の需要が急速に高まっています。どちらも、機械学習を業務に取り入れたいと考えている企業で高い需要があります。
• ディープラーニングが発見され、最高の技術的パフォーマンスを持つことが証明されました。さらに、ディープラーニングは常に私たちを驚かせており、近い将来もそうし続けるでしょう。
• 近年、研究者たちは機械学習とディープラーニングの研究を続けています。かつて、研究者は学術分野に限られていました。しかし、今日では、ML と DL はどちらも産業界と学術界の両方で活躍しています。

結論は

ディープラーニングと機械学習について調査、議論し、両者を比較しました。より良い表現と理解のために、画像も研究しました。ご質問がございましたら、コメント欄にご記入ください。