ディープラーニングって何？機械学習との違いとは？

皆さんは、ディープラーニングという言葉を見聞きしたことはありますか？

ディープラーニングを簡単に言うと深層学習となりますが、機械学習とよく似ているので、違いがわからないという方も多いでしょう。

そこで今回は、ディープラーニングの基本情報や機械学習との違い、ディープラーニングの活用方法などをご紹介します。

ディープラーニングについて詳しく知りたいという方は、ぜひ参考にしてくださいね。

ディープラーニングとは？

まずは、ディープラーニングについてしっかり知っていきましょう。
今注目されているAIの学習のための技術は、大きく分けるとディープラーニングと機械学習の二つがあります。

機械学習は、簡単に言うとデータをAI自身が解析し、法則性やルールを見つけ出し、トレーニングによって特定のタスクを実行できるようになることです。

それに対してディープラーニングは、機械学習をさらに発展させたものです。ディープラーニングは、多くのデータを見ることにより、どこに注目すれば良いのかを自分でAIが学習し、人間からの指示を待たずに自動でどんどん学んでいきます。

このディープラーニングの技術は、人間の神経細胞の仕組みを真似したシステムであるニュートラルネットワークがもとになっているのです。

機械学習との違いは？

では、ディープラーニングと機械学習にはどのような違いがあるのでしょうか。
ここからは、ディープラーニングと機械学習の違いをご紹介します。

たとえば、これまでの機械学習で色を認識するには、色情報を特徴にし、認識させていました。この特徴は、人間が定義する必要がありました。

その一方で、ディープラーニングは学習データからマシン側が自動的に色を抽出します。
何に着目すれば良いかをわざわざ教える必要がなく、どのような特徴を利用すれば識別できるかを自動的に学ぶのです。

複雑な画像識別は、特徴を抽出するのが難しくなります。ディープラーニングは、複雑な画像でも細かい部分まで特徴を抽出できるので、画像認識や音声認識の分野で幅広く活用されるようになりました。

機械学習は人間がある程度の学習の方向性をコントロールできますが、ディープラーニングは場合によっては、思わぬ方向に学習が進んでいく可能性があります。どんなデータを読み込ませるかを慎重に選ぶことによって、より効率的にコンピューターが学習するとも考えられます。

ディープラーニングの活用方法

最後に、ディープラーニングの活用方法をご紹介します。ディープラーニングは使い方によってさまざまな活用方法があるのです。

音声分野での活用

ディープラーニングは、音声認識での活用が進んでいます。たとえば、製造現場における音のデータを分析し、ディープラーニングで異常音を検知するソリューションが登場しています。

人間が行う保守は経験やスキルの差により精度が変わり、効率的ではない場面もありました。しかし、このAI技術では保守の制度をアップすることで、品質の確保や故障の発見などにつながるでしょう。

画像分野での活用

ディープラーニングは、画像認識の分野でも活用されています。私たちの身近なものでは、スマホカメラなどの顔認識機能が挙げられます。コンピューターに顔の特徴を学習させることにより、画像から人間の顔を一人一人識別できるようにするもので、ディープラーニングでいろいろな応用が登場しています。

時系列データ予測での活用

ディープラーニングは、膨大なデータを処理しそのパターンを学習することにより、コンピューターは未来の時系列のデータも高い精度で予測できるようになります。

飲食店や小売店の需要予測は、ディープラーニングで実際に活用が進んでいます。今までも時間や売り上げ数、天気などの情報から需要の予測ができましたが、AIによって、人為的なミスやスキルの差をできるだけ少なくし、より高い精度での予測が可能となりました。

また、ディープラーニングでは、ポイント付与率や天候などのいろいろなデータを使って需要予測を行い、自動的に発注まで行うという応用もされています。

自然言語処理での活用

手書きの文字や発話など、さまざまな文字情報を処理する技術を自然言語処理と呼びます。この自然言語処理技術によって、今までは自動化が困難だった人間の作業も、コンピューターが行えるようになっているのです。

まとめ

いかがでしたか？
ディープラーニングと機械学習の違いや基本情報などについてしっかり理解できましたか？

ディープラーニングは、現在ビジネス面で画像処理などが特に注目されています。アメリカのスタートアップ企業がディープラーニングのいろいろな使い方を模索していて、数年後の近い未来に日本でも新たな使い方が出てくることが予測できます。

似ている言語として語られることが多いディープラーニングと機械学習ですが、学習過程で特徴量の選択を人が行うかどうかという大きな違いがあります。

また、必要なデータや得ることのできる結果も大きく異なるのです。

ぜひ、ディープラーニングと機械学習の違いや基本情報などをしっかり覚え、仕事や生活に役立ててくださいね。

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