ディープラーニングと機械学習の違い
公開: 2020-12-17多くの人々は、実際にはAIの一種である人工知能である機械学習が1950年代に開発されたことに気づいていません。 1959年、アーサー・サミュエルは最初のコンピューター学習プログラムを開発しました。このプログラムでは、IBMコンピューターは、より多くのチェッカーを演奏するのが上手になりました。 この現代に数十年先を行くAIは、今や最先端のイノベーションであり、刺激的で収益性の高い雇用を生み出す可能性を秘めています。
ソフトウェアエンジニアもデータサイエンティストも機械学習の分野で必要な正確なスキルを持っていないため、機械学習の専門家の需要が高まっています。 業界は、両方の分野に精通し、ソフトウェアエンジニアもデータサイエンティストもできないことを実行できるエンジニアを必要としています。 この専門家は、単に機械学習エンジニアです。
- ディープラーニングの定義
- 機械学習の定義
- 機械学習とディープラーニング
- トレンド
ディープラーニングとは何ですか？
一部の学派は、ディープラーニングを、複合体の複合体である機械学習の高度なフロンティアであると考えています。 集中的な深層学習システムの結果を、知らないうちにすでに目撃している可能性は十分にあります。 ほとんどの場合、Netflixを視聴したことがあり、映画を楽しむための推奨事項を見たことがあるでしょう。
実際、いくつかの音楽ストリーミングサービスは、以前に聴いた曲、または「いいね」ボタンをクリックした曲、または5つ星の評価を付けた曲を評価して曲を選択します。 ディープラーニングにより、これらすべての機能が可能になります。 ディープラーニングは、Googleの画像認識および音声認識アルゴリズムにも実装されています。
同様に、機械学習は人工知能（AI）の下位区分と見なされ、深層学習は通常、機械学習の一種と見なされます。これはサブセットである可能性があります。
機械学習とは何ですか？
機械学習は、継続的な再プログラミングを必要とせずに、入力されたデータから学習するようにコンピューターシステムをプログラムします。 これは、人間の干渉を受けることなく、ゲームのプレイなど、特定のタスクでパフォーマンスを向上させ続けることを意味します。 今日、機械学習は、ヘルスケア、金融、科学、芸術など、さまざまな分野で利用されています。
さらに、機械に学習させる方法はいくつかあります。 基本的な決定木のような単純な方法から、人工ニューラルネットワーク（ANN）の多数の層を含むいくつかのはるかに洗練された方法まで。 インターネットに歓声を上げ、大量のデータが開発および保存されており、そのようなデータをコンピュータシステムに簡単に提供して、コンピュータシステムが適切に「学習」できるようにすることができます。
現在使用されている2つの一般的な手法は、Pythonを使用した機械学習とRを使用した機械学習です。ここで特定のプログラミング言語について説明することは目的ではありませんが、特に機械学習をさらに深く理解したい場合は、PythonまたはRを理解することは非常に有益です。 PythonとRで学習する機械を使用します。
ディープラーニングと機械学習
「ディープラーニング」と「機械学習」という用語は一般的に同じ意味で使用されますが、特に人工知能でのキャリアを検討している場合は、それらの違いを理解する必要があります。 一部のAIコンピュータシステムは、それ自体では学習できませんが、それでも「スマート」と見なされる場合があります。 以下では、ディープラーニングと機械学習の詳細について説明します。
人間の介入
一般的な機械学習システムでは、データ形式（向き、形状、値など）に応じて、人間が指定された機能を識別して手動でコーディングする必要があります。 一方、ディープラーニングシステムは、人間の介入を追加することなく、これらの機能を習得することを目的としています。 事例として顔認識プログラムを使用する。 プログラムは、顔の線とエッジを検出して識別することから始まり、次に顔の他の顕著な特徴、そして最終的には顔の一般的な表現を学習します。
このプロセスには膨大な量のデータが含まれ、プログラムが時間の経過とともに学習するにつれて、正確な結果（つまり、顔を正しく認識する）の確率が高くなります。 このトレーニングは、人間がプログラムを再コーディングすることなく、人間の脳が機能する方法とそれほど変わらないニューラルネットワークを利用して行われます。
ハードウェア
処理されるデータの量と、適用されるアルゴリズムに含まれる高度な数学的計算の結果として、深層学習システムには、通常の機械学習システムと比較して非常に強力なハードウェアが必要です。 グラフィックプロセッシングユニット（GPU）は、深層学習に使用される特定の種類のハードウェアです。 一方、機械学習プログラムは、ローエンドのマシンで動作するためにそれほど多くの計算能力を必要としません。
時間
深層学習システムに必要な大量のデータセットの結果として、多くのパラメーターと高度な数式が含まれていることを考えると、深層学習システムはトレーニングに多くの時間を費やすことは当然のことです。 一方、機械学習は数秒から数時間かかる場合があります。 ただし、ディープラーニングには数時間から数週間かかります。
アプローチ
機械学習アルゴリズムは通常、データをビット単位で解析し、これらのビットを組み立ててソリューションまたは結果を開発します。 ディープラーニングシステムは、シナリオ全体または問題全体を一挙に検討します。 たとえば、画像内の特定のオブジェクト（その存在の性質とその位置または場所-駐車場の車両のナンバープレートなど）を認識するプログラムを意図している場合、機械学習は2つのステップでこれを実現します。最初にオブジェクトを検出し、次にオブジェクトを認識します。
一方、深層学習プログラムでは、画像を入力する必要があり、支援を受けて、プログラムは認識されたオブジェクトと画像内のそれらの位置の両方を1つの結果で送信します。
アプリケーション
上記のすべての違いに基づいて、ディープラーニングと機械学習システムがさまざまなアプリケーションに採用されていることを推測できます。 それらはどこで使用されますか？ シンプルな機械学習アプリケーションには、電子メールスパム検出器、予測プログラム（株式市場のコストや、別のハリケーンが発生する時期と場所を予測するために使用できます）、および入院患者向けの証拠に基づく治療オプションを作成するプログラムが含まれます。
一方、ディープラーニングのアプリケーションには、顔認識、音楽ストリーミングサービス、およびNetflixが含まれます。 さらに、自動運転車は、ディープラーニングのもう1つの非常に公表されたアプリケーションです。 プログラムは、ニューラルネットワークのいくつかの層を利用して、減速または加速するタイミングの把握、信号機の認識、回避するオブジェクトの決定などのタスクを実行します。
監督
深層学習であろうと機械学習であろうと、機械を教えるには、膨大な量のデータが必要です。 この点で、トレーニングには2つの形式があります。監視ありと監視なしです。
2つのタイプのうち、教師ありトレーニングがより広く使用されています。 ここでは、人間が正確な回答でラベル付けされたサンプルデータをマシンに供給します。 次に、パターンを識別し、新しいデータ入力の手順を実装する方法を学習するのは、マシン次第です。
一方、教師なし学習は一般的に使用されていません。 しかし、それは機械が新しい質問に対する新しい答えを見つける機会を与えます–私たち人間でさえ現在気づいていないもの。 教師なしトレーニングでは、人間からの追加入力はゼロです。 したがって、ディープラーニングはこのカテゴリに分類されます。
したがって、トレーニングされた（または学習した）データの種類に関連して、深層学習と機械学習の主題を調べることもできます。
アルゴリズムのレイヤー
一般的な機械学習は、ディープラーニングの特定の方法とは異なる方法で機能します。 すべての機械学習システムは、データの解析、データからの学習、および結果の決定にアルゴリズムを使用します。 通常、データに各プロセスを順番に実装することにより、線形推論を利用します。
一方、深層学習では、人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用して結果を達成します。 ANNは人間の脳を模倣しようとするコンピュータシステムです。 線形の順次手順の代わりに、データは、人間の支援なしに、それ自体でパターンを決定するために、フェーズのいくつかのレイヤーを介してフィルタリングされます。 その結果、特定のデータのより深い分析があり、結果は人間が予測できない可能性があります。
本質的に、機械学習と深層学習の問題は、それぞれが入力を分析する方法に基づいています。 ディープラーニングは、アルゴリズムのいくつかのレイヤーを利用して、パターンを見つけ、人間の認知を模倣します。 ただし、機械学習はより線形であり、入力をサンプルデータと比較します。
コンセプト
機械学習は、予測モデルなどのより単純な概念を利用します。 一方、深層学習は、人間がどのように推論して学習するかを模倣するようにプログラムされた人工ニューラルネットワークを利用します。 高校の生物学を思い出すと、 人間の脳の主要な計算機能と主要な細胞成分は中性子です。 それぞれの中立的な接続は、小さなコンピューターに例えることができます。 脳内のニューロンの接続は、感覚、視覚、聴覚などのさまざまなタイプの入力の処理を説明します。
深層学習のコンピュータープログラムや機械学習では、入力が提供されます。 ただし、ディープラーニングシステムは情報を理解して正確な結果を送信するために膨大なデータセットを必要とするため、情報は通常、大量のデータセットの形式になっています。 その後、人工ニューラルネットワークはデータに関連する一連のバイナリのyes / no質問を提示します。 これには、非常に高度な数学的計算と、得られた回答に応じたデータの分類が含まれます。
トレンド
ディープラーニングと機械学習は、将来的にほぼ無限の可能性を秘めています。 特に、ロボットの利用率の向上は、製造業だけでなく、大小さまざまな方法で私たちの日常生活を改善する他の多くの方法でも保証されています。 ディープラーニングシステムは、がんの迅速な予測や検出などの状況で医療関係者を支援し、それによって多くの命を救うため、ヘルスケアセクターもおそらく変革を経験するでしょう。
財務面では、ディープラーニングと機械学習は、ビジネスプロセスがお金を節約し、賢明な投資を行い、リソースを効率的に分散するのに役立つはずです。 さらに、これら3つの領域は、ディープラーニングと機械学習の将来のトレンドの出発点にすぎません。 現在のところ、強化されるいくつかの領域は、まだ開発者の想像力の火付け役にすぎません。
最終的な考え
全体として、この記事で、ディープラーニングと機械学習について知っておく必要のあるすべての情報が得られたことを願っています。 また、ディープラーニングと機械学習の将来のトレンドについての洞察が得られました。 間違いなく、機械学習エンジニアリングに従事するのは非常に興味深い（そしてもちろん、儲かる！）時間です。 実際のところ、PayScaleは、機械学習エンジニアの現在の給与は10万ドルから16万6000ドルの範囲であると報告しています。
今がこの分野で働くために勉強を始めるか、あなたのスキルセットを磨くのに最適な時期であることがわかります。 この注目に値する革新的なテクノロジーの一部となるためにあなたがしなければならないのは、多読してプロセスに参加することだけです。
その他の役立つリソース：
人工知能と機械学習の違い
データサイエンスと機械学習：違いは何ですか？