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意外と知らない深層学習・機械学習の違いを解説!理解を深める活用事例や新技術も紹介

2022.01.05更新

近年注目を集めている機械学習と深層学習ですが、その違いが何かわからない方も多いでしょう。今回は、「言葉は聞いたことがあるけれど、実はよく知らない」という方に向けて、機械学習と深層学習の違いについて解説します。また、これらの技術を活用した事例や新技術についても併せてご紹介します。

機械学習と深層学習の違い

深層学習は機械学習の一部

よく比較される深層学習と機械学習ですが、実は別物ではありません。まず、人間や動物が自然と生み出した知能を自然知能と呼び、これを機械で実現しようとする技術を人工知能と呼びます。そして、この人工知能の技術の一つに機械学習があり、機械学習の一つの方法として深層学習があります。つまり、深層学習は機械学習の一部なのです。

深層学習の方がコストがかかる

機械学習も深層学習もコンピューターを用いて開発を行いますが、深層学習の方がコストがかかるという点で異なります。深層学習は、大量のデータを準備する必要があったり、処理が終了するまでの時間が長かったりするため、多くのリソースや時間が必要です。

ただ、深層学習の方がより柔軟な学習をできるというメリットもあるため、開発したい機能に合わせた選択をすると良いでしょう。

機械学習とは?

機械学習とは、人工知能を実現する仕組みの一つとして活用されています。大量のデータを渡すと、そのデータを基にして機械が自動的に規則性を見つけます。データの量が多いほど機械の学習量も多くなるため、精度が高くなると考えられています。

また、機械学習には大きく分けて3つの学習方法があります。機械学習に用いられるアルゴリズムはさまざまですが、目的に応じてその手法を選択する必要があります。手法によって用意するデータの形式も異なりますので、以下にて確認していきましょう。

機械学習の手法

機械学習の主な手法

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習

教師あり学習

教師あり学習とは、学習させるデータに正解、もしくはラベリングを与えて学習させる方法です。機械学習の方法としては最もメジャーで、正解・不正解が明確に分かれている問題の解決に適しています。例えば、人の顔の画像かどうかを判定したり、ジャンルを分類したりすることです。また、教師あり学習でよく利用されているアルゴリズムに、回帰と分類があります。回帰と分類の違いは予測するものによって異なり、回帰は値を予測するもので、株価の分析に用いられます。

一方、分類はデータの属するクラスを予測するもので、植物や動物、人間など、カテゴリー分けを行います。教師あり学習を行う目的は、「データを実用的なものにすること」です。ビックデータと呼ばれる大量のデータをただ保持しておくだけでなく、それらから見える規則性から今後の予測を行います。データを適切にラベリングすることで、人工知能の精度を高めることが可能です。

しかし、教師あり学習はラベルをつける手間がかかることがデメリットです。ルールに基づいてラベリングすることもできますが、ルールが曖昧で機械に処理させられない場合には、人の手で付加することになります。そのため、教師あり学習はコストがかかる方法でもあります。

教師なし学習

教師なし学習は、教師データにラベリングを行わずに機械学習させる方法です。正解・不正解がない問題に関して適していて、渡した複数のデータ同士の相関関係を表現することが目的とされています。

教師なし学習が得意とする問題として、クラスタリングがあります。クラスタリングとは、データをシンプルなクラスター(集合)にまとめて、分類する手法です。何かしらの特徴量に基づいて分類をし、明確に正解が定義されていない問題を解決するために利用されます。

また、教師なし学習はデータをラベリングする必要がないため、教師あり学習に比べるとコストを抑えることができます。ラベルなしのデータを大量に投入することも可能なので、機械学習を始めるまでのハードルは低くなります。

強化学習

強化学習とは、人の手で与えられるデータから学習するのではなく、コンピューター自身が行動を起こし、その行動に対する評価で学習をする方法です。良い行動に対して報酬を与え、報酬がより増えるほうに学習を進めます。

強化学習は、行動に対して報酬を与える仕組みなので、目的に対する答えがわかっている場合に有効な手法です。過去の成功体験をもとにして最善の行動を取るように学習させることで、目的を達成するための最適な解決法を生み出すことができます。

機械学習を利用するメリット

大量のデータを短時間で処理できる

機械学習のメリットは、人間とは違い、事務的な作業を高速で行える点にあります。どれほど大量のデータがあったとしても、機械は何にも依存せずに処理してくれるため、データの見落としが起こりません。さらに、人間では到底気づかないようなデータ間の関係も見つけ出すことができます。

人力でやるよりもコストを抑えられる

機械学習によって、機械が人間の仕事を果たせるようになればコストを削減できます。最初に機械学習させることが必要ですが、機械学習を通じて作業を自動化できれば、結果としてコストを抑えることにつながります。

深層学習とは?

深層学習は、機械学習のうちの一つでディープラーニングとも呼ばれ、機械学習よりも高精度の分析や活用を可能にした技術です。人間の脳内を模したニューロンの層を増やし、複雑に組み合わせたニューラルネットワークを用いて学習を行います。

高精度の分析により複雑な問題にも対応できますが、「深層学習による結論がどのように導かれたのか分からない」という課題があります。現時点では解決しておらず、引き続き研究が進められています。

深層学習の手法

深層学習のベースは、ニューラルネットワークです。ニューラルネットワークは人間の脳内で行われていることを数式として表し、それによって計算を行うモデルです。複数の値を入力して、一つの値を出力する機能がいくつも集まって構成されています。計算する層をいくつも重ねることで、深層学習が可能となります。

深層学習は、主に「学習段階」と「推論段階」の2段階構成で行われます。学習段階では、大量のデータを用意して規則性やラベルを予測できるように学習します。そして、推論段階では、深層学習モデルが正しく学習できているかを確かめるために新しいデータに対して予測を行います。

深層学習を利用するメリット

高度で柔軟な処理ができる

深層学習では、通常の機械学習では不可能な課題にも対応できます。また、入力するデータを工夫することで、高度で柔軟な処理が可能です。計算する量が多い分、最終的な結果を出すまでに時間がかかりますが、課題に対する柔軟性は、通常の機械学習よりも深層学習に軍配が上がります。

データの特徴を自動で判別できる

通常の機械学習では人の手でラベリングを行って、そのラベルを予測できるように学習が行われていました。しかし、ニューラルネットワークをいくつも重ねて実現された深層学習では、大量のデータさえあればデータの特徴を自動で判別できるようになります。

機械学習・深層学習の活用例

画像認識

画像認識とは、機械に画像を認識させて処理を行うことで、ビジネスシーンでも活用されています。機械学習や深層学習では、大量の画像データを入力して、そのデータから規則性を予測して目的とする答えを返すようにします。画像を生成させたり、大量の画像から写っているもの判別したり、その結果によって分類したりすることが可能です。

画像認識のプログラムを応用することで、映像の認識も行えます。例えば、顔認証システムや機器の不良品判定システムなどです。画像認識において、機械学習や深層学習はなくてはならない技術です。

自然言語処理

人間の言語(自然言語)を機械学習や深層学習を通して、機械に理解させようとする分野が自然言語処理です。人間にとっては簡単なことでも、機械に実現させようとするとなかなか上手くいきません。自然言語は曖昧なものであるからこそ、機械に理解させることが難しいのです。

自然言語処理の活用例

  • 機械翻訳
  • 文書分類機能
  • 自動要約
  • 文章生成

自然言語処理分野は、実現したい目的に応じていくつかのタスクがあります。それぞれのタスクに適したモデルを機械学習や深層学習を通して作ることで、技術として活用されています。自然言語の曖昧さをどう定義して学習させるのかが肝となります。

自動運転

車や鉄道の自動運転も機械学習・深層学習の分野では大きく注目されています。自動運転は、物体を認識させる画像処理技術や、危険が潜むポイントを予測する機能など、いくつかのモデルを組み合わせる必要があります。いくつもの判断を組み合わせたうえで、安全に運転できるシステムを作るプロセスとなっています。

機械学習と深層学習は当たり前の技術に

今回は、機械学習と深層学習の違いから、それらの活用例について解説してきました。機械学習や深層学習を用いることで、ルールベースでは解決できなかった問題も柔軟に解決できるようになります。目的を達成するためにどのような機能をつければいいのかを考えて、機械学習や深層学習を行うことで柔軟なモデルを作成できます。

現在において機械学習や深層学習は、もはや当たり前の技術となってきています。機械学習や深層学習をうまく用いることで、人間の介入が必要だった分野でもコンピューターのみで制御できるようになります。一筋縄でいくことではありませんが、今後も新しい技術の開発が期待されます。

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