機械学習の基礎

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１． ＡＩと機械学習とディープラーニングの違い

最近、ＡＩ分野において、よくこの３つの言葉がよく登場します。
どれも似たような意味を持っていますが、以下のような包含関係にあります。

　　ＡＩ ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング

ＡＩは人工知能(Artificial Intelligence)のことで「人間と同じような知的処理を行う技術」と定義されます。

そして、その知的処理は人間の知能を模倣するだけでなくそれを超えることも可能となる技術です。

たとえば、将棋のＡＩは人間の棋士と同じく将棋のルールに基づいて知的処理を行いますが、その処理は非常に高度であり、今や名人に勝つほどの知能を保有しています。

どうすれば最善の一手を打つことができるのかを、コンピュータが過去の膨大な棋譜データを読み込み、何百万通りもの組み合わせについて学習を実施して結論（予測）を出します。

ＡＩは、このようにコンピュータを使った過去データの学習による予測（機械学習）が主流ですが、お掃除ロボットなど機械学習をせずに、あらかじめ最初に決められた単純なルールに基づいて動作するものもＡＩと言えます。

また、将来、コンピュータに頼らずＳＦのように人間の脳とまったく同じ、あるいは優秀な脳を組み合わせたスーパー脳を造ることが可能になるかもしれません。

このようにＡＩの定義はかなり広いものと捉えることができます。


機械学習は先ほどの将棋の例のように、膨大なデータをコンピュータが学習してある結論を出す、といったものです。おもに予測のための技術です。

この学習方法はいろいろあります。

単純な単回帰分析による予測も立派な機械学習です。
100件の対になった「x」と「y」のデータを学習して得られた、「y=ax+b」という回帰式に未知の「x」を入力すれば「y」を予測することができます。

これは非常に単純な例ですが、実際はもっと複雑なデータを扱い、もっと高度な学習アルゴリズムを用います。


ディープラーニングは数ある機械学習の中でも、もっとも高度（高性能）なアルゴリズムの一つとされています。