<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=220807558931713&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

機械学習とディープラーニングの違いを徹底解説!

 2020.10.20  ラクまるブログ編集部

ディープラーニングは、ほとんどの機械学習の話に登場します。AIが急速に発達する今、機械学習やディープラーニングといったシステムの中核を担う“脳”の働きが非常に重要です。AIを活用していく上で、機械学習とディープラーニングの違いは必ず押さえておきたいポイントです。今回は機械学習とディープラーニング、それぞれの特徴を解説するとともに、双方の違いを徹底解説します。

機械学習とは?

機械学習とは、コンピューターに膨大なデータを学習させ、アルゴリズムに基づいて分析させる手法のことです。機械学習を行うことで、コンピューターが自動的にデータを分類・予測できるようになります。近年はビジネスにおけるAI技術が注目されていますが、機械学習はAIの中核となる技術なのです。

機械学習のアルゴリズムに、「教師あり」「教師なし」「強化学習」に大別されます。

「教師あり」では、正解ラベルに基づいて学習データを分析するため、結果がわかっているものに対して情報を紐づけることができます。「教師なし」では、結果がわからないものから類似性や規則性を見出し、データを分類します。「強化学習」は正解データがない点は「教師なし」と同じですが、単に分類するのではなく、あらゆる可能性を見出した上で価値を最大化するための出力を行います。

したがって、機械学習を活用する目的に応じて適したアルゴリズムを選択することが大切です。

データ・ドリブン時代の歩き方
GCP総合ブローシャー

ディープラーニングとは?

機械学習と深い関係にあるのが、ディープラーニングです。ディープラーニングとは、データに存在する規則性の発見や、結果に影響を及ぼす要素の発見・学習などを、コンピューターが自動的に行う手法です。

機械学習と同じくデータを分析するもので、AIの中枢技術が機械学習であり、機械学習の一部がディープラーニングです。

ディープラーニングではAIが学習データから自動的に特徴を抽出するため、学習するためのコストや時間、人件費などを大幅に削減することができます。また、人間が発見できない特徴を学習できるため、人間では不可能な画像認識や翻訳、自動運転の実現に貢献しています。

機械学習とディープラーニングの違いとは

前述のとおり、ディープラーニングは機械学習の手法の一つです。機械学習では、出力結果に対して人間が判断や調整を行うことで、コンピューターの予測や認識の精度が向上します。人間が想定する結果を、コンピューターで再現するイメージです。

一方、ディープラーニングでは学習データから抽出する要素に対し、各種設定や学習をコンピューターが行うのはもちろん、出力結果に対する判断・調整に至るまですべてコンピューターが行います。

人間がコンピューターに対して何に着目すべきかを伝える必要がなく、どんな特徴を用いればどう識別できるのかをコンピューターが自動的に学ぶ点が、機械学習と異なる部分と言えます。

ディープラーニングの活用法

ディープラーニングは、日常生活のさまざまな場面でも活用されています。主な活用方法に、「画像認識」「音声認識」「自動言語処理」があります。以下では、それぞれの活用方法について詳しく解説します。

画像認識

画像認識とは、画像データを読み取って何の画像であるかを判断するシステムです。現在は一般的になった人工知能学習ですが、それまでは人工知能による画像認識は非常に難しい技術でした。ディープランニングによって画像も学習できるようになり、人工知能による画像認識が実現しました。スマートフォンなどに搭載されている顔認証システムでは精密な判定が求められますが、今や人間よりも精密に判別できることもあるそうです。

ディープラーニングによる画像認識の活用例は多く、農業分野ではAIを搭載したドローンが畑の画像を認識して害虫や虫食いの葉を特定し、自動的に農薬を散布しています。

医療分野では画像認識によって、肉眼では見つけることができないほど小さながん細胞などを正確に検知できるなど、人々の健康維持に貢献しています。

ショッピングサイトなどでは、画像データからメインの色を識別することで色検索を行うことができるなど、ユーザーが求める情報をスムーズに探せるように活用される事例もあります。

音声認識

ディープラーニングによって音源データから音程や周波数を解析し、声を発した人物や言葉を特定します。音声は画像よりも判別が難しく、ディープラーニングが生まれる前までは実現が難しいと考えられていました。現在はディープラーニングを用いた人工知能によって、かなり精密な声紋認証ができるようになっています。

音声認識の代表例としては、iPhoneに搭載されている「Siri」や「Google アシスタント」が挙げられます。近年は導入する店舗も増え、飲食事業を展開する「ロイヤルダイニング」では、人気スマートスピーカー「Amazon Echo」を設置して、音声で注文を受ける実証試験を行っています。

他にも、会議の音声を認識して自動的に議事録を作成する「GridSpace」や、聞き取った音声をそのまま文字起こしする「Smart 書記」など、ビジネスシーンに役立つ音声認識サービスが数多く展開されています。

自然言語処理

自然言語処理とは、会話や文章から言語を抽出し、コンピューターが識別・処理を行う技術のことです。ディープラーニングの登場により、自然言語処理技術は急速に発展しました。これまでコンピューターはプログラミング言語しか理解できませんでしたが、ディープラーニングを活用して自然言語のパターンや意味を学習させることで、自然なコミュニケーションができるようになりました。

Googleでは、自然言語処理を活用したサービスを積極的に展開しています。例えば、文章入力ができる「Googleドキュメント」では、Googleドライブに保存した画像を読み取ることで画像データに含まれる文字を人工知能が判別し、文字データにすることができます。また、オンライン上のメールサービス「Gmail」では、受信メールの内容をAIが認識し、内容に応じた返信文を自動生成します。これらは自然言語処理によって、あらゆる作業を効率化している事例です。

他にも、アプリに向かって英語を話しかけることで発音をチェックする「CHIVOX」や、構造化されていないテキストから医療関連情報を抽出しやすくするサービス「Amazon Comprehend Medical」なども、自然言語処理の実用化の例です。

[RELATED_POSTS]

まとめ

機械学習とディープラーニングは機械学習の手法の中の1つであり、情報やデータを分析する際に使う枠組みが、従来の機械学習と異なっています。ディープラーニングではAIが沢山のデータを見ることによって、どこに注目すればよいかを自分で学習し、人間からの指示を待たずに自動でどんどん賢くなっていきます。適するシステムも異なるため、そのため、ビジネス内容によって機械学習とディープラーニングのどちらを用いるか、どのようなシステムやサービスを導入すべきかを精査する必要があります。

株式会社電算システムでは、お客様のニーズやビジネススタイルに合わせて最適なシステム導入をご提案します。当社では、ハイクオリティーなデータ分析を用いて、ビジネス内容に合わせた支援を行っております。自社に最適な機械学習やディープラーニングを活用したい方は、ぜひ一度ご相談ください。

GCP 技術コンサルティング

RELATED POST関連記事


RECENT POST「Google Cloud Platform」の最新記事


機械学習とディープラーニングの違いを徹底解説!
【オンライン開催】よくわかるGCPセミナー BigQueryではじめるデータドリブン経営