機械学習と深層学習

こんにちは！

マーケティング部受託プロダクトチームのインターン生、村高歩夢です！

これまでAIの話を何度かしましたが、ちょっと今更なところを今回お題にしようと思います。

一般的な機械学習と深層学習の違いについて

AIについて調べると、やれ機械学習がなんだ。やれ深層学習がなんだとよく目にします。でもこれらの違いって正直よく分からなくないですか?

かく言う私も先日、機械学習のことをディープラーニングと言ってしまったんです。名前、間違えやすいですよね。

ちなみに機械学習は英語でマシンラーニング、深層学習はディープラーニングですね。そのままです。

そんな間違えやすい深層学習ですが、これは機械学習の一種なんですね。

したがって。深層学習は機械学習であると言っていいのです。もちろんその逆の深層学習を機械学習と呼ぶことはできません。

機械学習はその学習過程が3層構造となっているんです。これはニューラルネットワークと呼ばれてます。

深層学習の場合は、この3層構造、つまりニューラルネットワークの中間層（隠れ層）と呼ばれる層が何層もあるんですね。

多層ニューラルネットワークって呼ばれてます。

そのまんま

これ見て感覚で分かると思うんですが、層が多いほど良さそうに見えませんか？

良いって言い方は良くないんですが、層が多いほど複雑な処理ができます。そして、データ量が多い、時間がかかる、高スペックのコンピュータが必要。

なので、機械学習と深層学習の活用例としては

顔認証や自動運転、chatGPTなどは深層学習

メールフィルタリングや翻訳、不良品の検知などが機械学習の主な活用例になります。

上に書いた通り、複雑なものが深層学習に適しています。

どうですか？

そもそも、メールフィルタリングってAIなの？って思った方もいるんじゃないですか？

これもAIです。

AIって定義が曖昧で見方によってはただのシステムもAIってい呼ぶことできるので、ややこしいんですよ。

多分、みなさんがAIと思っているシステムは大体深層学習なんじゃないでしょうか。

つまりそう言うことです。

AI（バイアス）は深層学習

本日は機械学習と深層学習についてでした。

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