AI技術の核心：マシンラーニングとディープラーニングの違い

AI技術の進化に伴い、マシンラーニング（機械学習）とディープラーニング（深層学習）という用語が頻繁に使われるようになりました。

これらはAI開発において重要な役割を果たしていますが、その違いを理解することは重要です。

AIとは何か？

AI（人工知能）は、機械が人間のように「考える」ことを目指す技術です。

現在のAIは主にアルゴリズムを用いて次の行動を予測することに焦点を当てています。

例えば、音楽の推薦や買い物リストの提案などがその一例です。

マシンラーニングとは？

マシンラーニングは、ソフトウェアプログラムが予測や決断を行う方法を学習するプロセスです。

IBMのエンジニア、Jeff Crume氏はこれを「統計解析の非常に洗練された形」と表現しています。

マシンラーニングでは、人間が学習データを整理し、ラベル付けを行う必要があります。

例えば、車の画像認識アルゴリズムを作成する際には、人間が車種をラベル付けした大量の画像データを使用します。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用して、ラベル付けや整理がされていないデータのパターンを認識する技術です。

これにより、企業は自動化されたアルゴリズムを用いて未整理データを大量に処理することができ、人的作業を大幅に削減できます。

ニューラルネットワークの仕組み 人工ニューラルネットワークは人間の脳を模倣しており、情報の伝達と処理を行う「ノード」が層として配置されています。

これらのノードが相互に作用することで、マシンの予測や決断に影響を与えます。

ノードの次に重要なのは「重み（ウェイト）」で、これは入力されたデータの重要性を数値で表し、次の層へ情報をパスするかどうかを決定します。

参考記事：GIZMODO JAPAN