ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングは機械学習(ML)の一部であり、MLは人工知能(AI)の一部です。 MLではデータを解析し、そこから学習して、新しい情報を使用して意思決定を行うという、人間の思考に似たアルゴリズムを採用しています。 MLは、音楽配信サービスで次の曲を待機させたり、消費者に新製品を勧めたりするなど、さまざまな自動タスクを可能にします。

ディープラーニングには、基本的なMLアルゴリズムと比較して、さらなる機能があります。 ディープラーニングでは、人間がコード化したルールや専門知識を導入することなく、画像、ビデオ、テキストなどのデータから表現を自動的に学習します。 たとえば、機械学習を使用して生産ラインでオレンジを検出する場合、「oranges are round (オレンジは丸い)」や「oranges are orange (オレンジはオレンジ色)」といった命令を含めて機械に学習させます。 ディープラーニングには、このような命令は必要ありません。自動的にそれらの特性を理解できます。