機械学習とディープラーニングの違いとは？
そもそも機械学習とは？
そもそも機械学習とは、コンピュータがあるデータのパターンから学習を行い、予測や分類などのタスクを実行する能力を持たせる技術のことを指します。
この技術は、コンピュータが自ら学習することができるため、大量のデータを処理するタスクや、人間が処理しにくいタスクを行うのに有効的です。
実生活での活用例を挙げると、画像認識や音声認識、車の自動運転など、私たちの日常生活の中で機械学習の技術に触れない日は無くなってきているほど進歩しています。
ディープラーニングとは？
一方、ディープラーニングとは、機械学習手法の一種であり、人間の脳がどのように情報を処理するかを模倣した、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法のことです。
ディープラーニングでは、入力データを受け取った後、それを多層のニューラルネットワークを通して処理し、出力として結果を生成します。
この手法を用いることで、コンピュータは大量のデータを処理し、高度な抽象化能力を獲得することができます。
機械学習とディープラーニングの違い
機械学習とディープラーニングは比較するものではなく、お互いは包含関係にあり、ディープラーニングは機械学習手法の1つの技術として存在するということになります。
つまり、機械学習にはさまざまな種類がありますが、その中の一つとして「ディープラーニング」が存在するというわけです。
ディープラーニングの仕組み
そんなディープラーニングの仕組みについて考えていきましょう。
先ほど、ディープラーニングとは、「人間の脳がどのように情報を処理するかを模倣した、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法」と定義しました。
ここで、ニューラルネットワークというものについて深ぼると、人間の脳の神経系を模倣したもので、入力層、中間層、出力層からなる構造を持っています。
入力層では、データが与えられ、中間層では、入力データを処理 → 情報の抽出を行います。そして、中間層までで得た情報をもとに、出力層にて適切な出力を行います。
この工程がニューラルネットワークの仕組みであり、中間層が多い（多層）モデルをディープラーニングと定義されています。
機械学習手法の一つであるディープラーニングの活用事例
最後に、機械学習手法の一つであるディープラーニングの活用事例について紹介していきます。
- 画像認識
- 音声認識
- 自然言語処理
順番に解説していきます。
画像認識
ディープラーニングは、画像認識タスクにおいて非常に有効的です。これは、画像には様々な情報パターンが含まれており、それらを抽出し分類することができるためです。
例えば、画像から顔を検出するタスクでは、大量の顔写真データを入力として、その中から顔の形や特徴などの情報を抽出します。そして、これらの情報をもとに、顔を検出し認識することができます。
このように、ディープラーニングを用いることで、画像から様々な情報パターンや特徴を抽出し分類することができます。また、画像認識タスクは、実世界でも非常に重要であり、自動運転や画像検索システムなど、様々な場面で活用されています。
音声認識
音声認識の分野でも、ディープラーニングを活用することで、より高精度な音声認識を実現することができます。
例えば、スマートスピーカーや「Siri」などの音声アシスタントなど、日常生活において音声認識が活用されているサービスは多くあります。
また、音声による医療診断や文書の翻訳など、さまざまな業界で音声認識が活用されています。
自然言語処理
自然言語処理とは、人間が使用する言語をコンピューターに処理させて、意味や内容を抽出する技術を指します。
例えば、自然言語による自動翻訳や、人工知能によるチャットボットなども、ディープラーニングを活用して実現されています。
このように、人間が自然言語で書かれたテキストを扱うことができるようになります。
まとめ：機械学習とディープラーニングを使い分けよう！
本記事では、機械学習やディープラーニングの定義について触れ、お互いの違いやディープラーニングの仕組み・活用事例について解説しました。
記事のポイントをまとめると、機械学習とディープラーニングは包含関係にあり、機械学習の一つの手法として「ディープラーニング」が存在しているというわけです。
特に違いがあるというわけではないので、使い分けに注意していきましょう。
