こんにちは、AI研究所の見習い研究員のマサミです。
まだまだAI(人工知能)のニュースが世間を賑わしていますが、よくあるこんな質問をされます。
「AIと機械学習とディープラーニング(深層学習)って何が違うんですか？」
いろいろなワードが出てきて混乱しますよね。
簡単に言うとAIを実現するための一つの手法として「機械学習」があり、ディープラーニング(深層学習)はその中の一つのアルゴリズム(計算手法)です。
2013年に、このディープラーニングを使用して画像認識の精度が急激に上がるブレークスルーが起こったため、今までとは全く違う新技術として取り上げられることが多いですが、その中のアルゴリズムは数十年前から基礎理論があったものなので機械学習の1つということが言えます。
ディープラーニングという言葉が取り上げられることで、こんな質問をされることも増えてきました。
「私の会社の〇〇という問題を、ディープラーニングで解決したいのですが？」
そうですよね、今最先端のAI・ディープラーニングを取り入れたいですよね。でも、解決したい問題によっては、ディープラーニングが適していない場合があるんです。
機械学習で実現できることには、「教師あり学習」のクラス分類や回帰、「教師なし学習」のクラスタリングや異常検知などがありますが、例えばクラスタリングはディープラーニングではできません。
囲碁でプロ棋士を倒したAlphaGoも、強化学習とディープラーニングを組み合わせているので、強化学習についても知らないと実現できません。
また、教師とするデータが少ない場合には、ディープラーニングよりももっとシンプルなアルゴリズムのほうが結果がいい場合もあります。
つまり、ディープラーニングは万能ではなく、「解決したい問題に対して最適な解法を選択できるようになる」必要があるのです。
たくさんある機械学習の種類についてはこちらの記事「機械学習とは！？機械学習の種類について」も参考にしてください。
AI入門セミナーではニューラルネットワークやディープラーニングを中心にAIや機械学習の基礎について学んで頂いていますが、AIを使って問題を解決するという目的のためには、ニューラルネットワーク以外の機械学習アルゴリズムについて知っていることが必須となります。
そんなご要望を多くいただき、今回AI入門セミナーに続く「AI・機械学習セミナー」を新設致しました。
AI入門セミナーでは触れなかったニューラルネットワーク以外の機械学習について詳しく学ぶことで、より多くの問題解決ができるようになり、AIの精度を高めることができるようになります。
これからAIを使いこなすには必須のセミナーとなっております。おすすめはAI入門セミナーとセットでの受講です。
AIを業務に取り入れる一助となるようわかりやすい内容にしていますので、是非ご参加ください！
