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機械学習と深層学習の違いとは?メリットや課題を挙げながら解説

 2020.11.24  ラクまるブログ編集部

機械学習と深層学習(ディープラーニング)の違いについて、「違いがよくわからないけど、何が違うのか今さら聞けない…」と困っている人は多いのではないでしょうか。

今回は、機械学習と深層学習の違いを整理していきます。それぞれにはメリットや向いているプロジェクトがあり、それに伴う課題も存在します。具体的な違いについて理解を深めていきましょう。

機械学習とは?

まずは、機械学習とはどのようなものなのか重要なポイントを整理していきましょう。

機械学習とは、コンピューターが膨大なデータを学習することで、取り入れられたアルゴリズムに基づいて適切な分析をさせることを言います。わかりやすく言えば、近年非常に需要が高まっているAI技術の1つです。

機械学習の際にコンピューターに取り入れられるアルゴリズムは様々ですが、大きく分けると以下の3つに分類することができます。

  • 教師あり
  • 教師なし
  • 強化学習

「教師あり」は数ある学習データに正解を与えて学習させる手法で、機械学習のアルゴリズムの中でも最もメジャーです。

「教師なし」の場合は正解を与えるのではなく、正解のない状態でコンピューターに様々なデータを学習してもらうことで法則性や傾向を見つけさせる手法にあたります。

最後の「強化学習」は、特定の価値の最大化や、より精度の高いシステム制御をデータ分析によって学習させる手法で、囲碁将棋のAIや自動運転技術などがわかりやすい活用事例として挙げられます。

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深層学習とは?

では機械学習に対して、深層学習(ディープラーニング)とはどのような学習手法なのでしょうか。

ポイントとして重要なのは、ディープラーニングも実は機械学習の手法の1つにあたると言うことです。

深層学習(ディープラーニング)とは、人の知能によって実現できるような深い考察や推測、問題解決などをコンピューターに学習させることを言います。

ディープラーニングでは、AIが学習データの中から自動的に特徴や傾向、規則性などを抽出することが可能です。ちなみにディープラーニングが実現可能なのは、人間の脳神経回路をモデルとして開発されたアルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」が取り入れられているためです。

学習データを大量にコンピューターに与えれば、人間が行うような思考をより近いかたちで再現することが可能になります。

深層学習(ディープラーニング)は近年目覚ましい進歩を遂げています。この進歩や普及によって、今後は学習するコストや時間、人件費削減が期待されています。

機械学習と深層学習の違いとは

では、機械学習と深層学習にはどのような違いがあるのかを整理していきましょう。

基本的には深層学習(ディープラーニング)は、機械学習の手法の1つにあたります。しかし、決定的でわかりやすい違いのポイントとしては、最終的には人間が判断を下すものが機械学習、設定や学習についてもすべてコンピューターが行うものが深層学習ということです。

つまり機械学習の場合は、学習する目的や内容については人間が手を加え、学習と分析の効率化を図ることができます。一方、ディープラーニングなら、何を学ぶべきなのかも機械が判断するため、大幅なコストカットと効率化につながることが期待されます。

ただ、ディープラーニングを実用化するためには大量なデータが必要なこと、コンピューターの高い処理能力が必要なことが課題として挙げられます。

ディープラーニングを活かした技術の例として画像認識技術などはすでに利用されていますが、翻訳などの自然言語処理にはまだ実用化が追いついていないのが現状です。その点、機械学習はディープラーニングと比べて低コスト・短い時間で定義した結果が出せるという利点があります。

機械学習と深層学習に適しているプロジェクト

機械学習と深層学習は、それぞれ適しているプロジェクトも違います。どのようなプロジェクトが適しているのか、具体的な例を見ていきましょう。

より早く結果を出したい場合は機械学習

機械学習は、出力の予測や傾向の把握を早期に望むプロジェクトに多く使用されています。機械学習の方がディープラーニングと比べて学習スピードが早く、コンピューターに搭載されている計算能力も少なくても済む場合が多いです。

早めに結果が欲しい場合や、すでに目的が決まっている場合は、適したアルゴリズムを取り入れた機械学習を導入すると、その定義に基づいた結果がスピーディーに入手できます。

深層学習は学習に時間がかかる

深層学習(ディープラーニング)は、アルゴリズムの学習にある程度の時間を要します。その分より高度で細分化された学習ができるという特徴があります。そのため機械学習を導入するプロジェクトより複雑なプロジェクトに採用されることが多いです。

例えば画像の分類や画像内のオブジェクトの識別、画像や信号の増幅を伴うようなプロジェクトが挙げられます。

しかし近年はコンピューターの処理能力も進歩し続けています。高性能なハードウェアなら1分で済ませることも可能です。一方でハードウェアの性能によっては、数週間かかることもあると言われています。

深層学習の活用方法

ではここからは、実際にどのような場面に深層学習(ディープラーニング)が導入されているのかを整理していきましょう。

自動運転

近年話題になっているAI技術の1つに、自動車の自動運転機能があります。AIが運転のシステムを制御し、危険運転のない安全な走行を約束してくれる画期的な機能です。これはディープラーニングを活用した有名なプロジェクトの1つです。

自動運転のAI技術は年を追うごとに研究・開発が進み、いよいよ実用段階に入ろうとしています。

医療診断

医療診断も、ディープラーニングによって最新技術を取り入れた便利なものになることが大いに期待されています。医療技術もディープラーニングを活用した大きなプロジェクトの1つです。

過去の患者のデータから病状を具体的に把握し、それに応じた治療法を見いだすことができれば、医療現場はますますの発展を遂げることになるでしょう。

画像処理技術

画像処理技術はディープラーニングを活用したプロジェクトですが、すでに実用化されている技術もたくさんあるため、日常的な場面で利用している人も多いでしょう。

カメラの顔認識、文字認識や物体識別などがディープラーニングによって実現されています。これは主に、製造業や農業などの生産の現場で役立つ技術にあたります。他にも、防犯など幅広い分野で現在は活用されています。

まとめ

深層学習(ディープラーニング)は機械学習の1つの手法にあたります。人間が学習の定義について設定を行う必要がなく、特徴や傾向の把握まで機械が判断するため、より複雑なプロジェクトでの運用は深層学習の方が向いていると言えるでしょう。

しかし学習データの処理には時間がかかることも多いため、スピーディーに結果を得たいのであれば、機械学習を応用することが向いている場合もあります。

ディープラーニングが実用化すれば、運転や医療、防犯など様々な分野が便利になっていきます。企業戦略を考えるうえで機械学習や深層学習の導入は、今後様々な場面で必要不可欠になっていくことでしょう。

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