機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク: 定義と違い

機械学習、深層学習、ニューラル ネットワークは、人工知能の分野でよく耳にする専門用語の 1 つです。 AI システムの構築に焦点を当てていない場合は、これらの用語が同じ意味で使用されることが多いため、混乱する可能性があります。この記事では、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの違いとそれらの関係について説明します。これらの用語を定義することから始めましょう。

機械学習とは何ですか?

機械学習は人工知能のサブ分野であり、明示的でなくてもコンピューターがデータから学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発に焦点を当てています。プログラミング。機械学習には主に 3 つのタイプがあります:

1. 教師あり学習: ラベル付きデータ (分類または分類されたデータ) をコンピューターに提供し、そのデータに基づいて予測を行う方法を学習します。 。たとえば、数字のラベル付き画像のデータセットをアルゴリズムに供給することで、手書きの数字を認識するようにアルゴリズムをトレーニングできます。

2. 教師なし学習: コンピューターにはラベル付きデータが提供されないため、データ内のパターンや構造を独自に見つけなければなりません。視覚的特徴に基づいて類似した画像をグループ化するようにアルゴリズムをトレーニングできます。

3. 強化学習: 強化学習 (RL) では、コンピューターは報酬または罰の形でフィードバックを受け取り、試行錯誤を通じて学習します。したがって、勝った場合には報酬があり、負けた場合にはペナルティが与えられるゲームをプレイするようにアルゴリズムをトレーニングすることができます。

機械学習は、画像および音声認識、自然言語処理、不正検出および推奨システムなど、さまざまな分野で多くの応用例があります。

ニューラル ネットワークとは何ですか?

ニューラル ネットワークは、人間の脳の構造と機能にヒントを得た機械学習アルゴリズムです。ニューラル ネットワークは、層に編成された相互接続されたノード (ニューロン) で構成されます。各ニューロンは他のニューロンから入力を受け取り、入力を次の層に渡す前に非線形変換を適用します。

ニューラル ネットワークには、次のようないくつかの種類があります:

1. フィードフォワード ニューラル ネットワーク: 情報は、入力層から出力層へ一方向にのみ流れます。これらは通常、分類タスクと回帰タスクに使用されます。

2. 畳み込みニューラル ネットワーク: これは、画像などのグリッド状のデータを処理するために特別に設計されたフィードフォワード ニューラル ネットワークです。これらは、入力にフィルターを適用して特徴を抽出する畳み込み層で構成されます。

3. リカレント ニューラル ネットワーク: テキストや音声などの連続データを処理するように設計されています。これらには、時間ステップ全体にわたって情報を保持できるループがあります。データはあらゆる方向に流れることができます。

ニューラル ネットワークは、生物学的なインスピレーションと有効性により、機械学習で最も広く使用されているアルゴリズムの 1 つになりました。

ディープ ラーニングとは何ですか?

ディープ ラーニングは、多層ニューラル ネットワーク (またはディープ ニューラル ネットワーク) に焦点を当てた機械学習のサブフィールドです。ディープ ニューラル ネットワークは、大量のデータから学習し、データの複雑な特徴と表現を自動的に発見できます。そのため、大量のデータを扱うタスクに最適です。

ディープ ラーニング アーキテクチャには次のものが含まれます:

1. ディープ ニューラル ネットワーク: 入力層と出力層の間に複数の層があるニューラル ネットワーク。

2. 畳み込みディープ ニューラル ネットワーク: 複数の畳み込み層が、入力からますます複雑な特徴を抽出します。

3. 深い信念ネットワーク: 入力データの階層表現を学習するために使用できる教師なし学習アルゴリズム。

上記のニューラル ネットワークの人気により、ディープ ラーニングは人工知能の分野における主要なパラダイムになりました。

機械学習、ディープ ラーニング、ニューラル ネットワークの違い

機械学習、ディープ ラーニング、ニューラル ネットワークの違いは、次の側面から理解できます:

1. アーキテクチャ: 機械学習は多くの場合統計モデルに基づいていますが、ニューラル ネットワークと深層学習のアーキテクチャは入力データの計算を実行する相互接続されたノードに基づいています。

2. アルゴリズム: 機械学習アルゴリズムは通常、線形回帰またはロジスティック回帰、デシジョン ツリー、またはサポート ベクター マシンを使用しますが、ニューラル ネットワークとディープ ラーニング アーキテクチャは逆伝播と確率的勾配降下を使用します。

3. データ: 機械学習は一般に、ニューラル ネットワークやディープ ラーニング アーキテクチャよりも必要なデータが少なくなります。これは、ニューラル ネットワークとディープ ラーニング アーキテクチャにはより多くのパラメータがあるため、過剰適合を避けるためにより多くのデータが必要になるためです。

統合的なアプローチ

人工知能には、複数のテクノロジーや手法を組み合わせた統合的なアプローチが含まれることが多いことを理解することが重要です。人工知能の研究者は、システムを改善するためにさまざまな技術を使用しています。機械学習、深層学習、ニューラル ネットワークは別個のものですが、複雑なシステムを構築する場合には、関連する多くの概念が混在します。そのことを念頭に置いて、この記事が私たちの世界を急速に変えているこれらの重要な概念についてより明確に理解していただけることを願っています。

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