機械学習と深層学習の違いとは？

機械学習と深層学習の違いを答えられますでしょうか？私は無理です。字面での違いはわかります。そこから連想し機械学習はオート化されたなんちゃら、深層学習はディープラーニングというなんちゃらが限界です。

それぞれの違いを調べました。

機械学習

機械学習と深層学習は、どちらも人工知能（AI）の分野で用いられる技術です。しかし、両者には明確な違いがあります。

機械学習とは、過去のデータから学習し、その学習結果に基づいて新しいデータに対して予測や判断を行う技術のことです。機械学習には、大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習方法があります。

機械学習における3つの学習方法

教師あり学習では、過去のデータに正解ラベルが付与されている場合に使用されます。機械は、この正解ラベルをもとに、データの特徴を学習し、新しいデータに対して予測を行います。たとえば、画像認識では、猫と犬の画像に正解ラベルが付与されているデータを用いることで、機械は猫と犬の特徴を学習し、新しい画像に対して猫かどうかを判断することができます。

教師なし学習では、過去のデータに正解ラベルが付与されていない場合に使用されます。機械は、このデータの特徴を自ら学習し、新しいデータに対して分類やグループ化を行います。たとえば、顧客データの分析では、教師なし学習を用いて、顧客を属性別に分類したり、類似する顧客グループを抽出したりすることができます。

強化学習では、機械が自らの行動の結果に基づいて学習します。機械は、試行錯誤を繰り返すことで、最適な行動を学習していきます。たとえば、囲碁やチェスなどのゲームでは、強化学習を用いて、機械が最強のプレイヤーになることを目指すことができます。

機械学習の特徴量

機械学習と深層学習は、どちらもAIの一部であり、データから規則性やパターンを学習する技術です。 特徴量とは、データの中のどの部分を指標にするかというものです。

機械学習では、特徴量を人手で設計・抽出することが多く行われます。例えば、画像データからエッジ抽出を行うなどの特徴量エンジニアリングが必要になります。

日常での機械学習の表れ

オンライン広告と推薦システム: インターネットで商品を検索すると、機械学習アルゴリズムが過去の行動や好みに基づいて広告を表示したり、関連商品を推薦したりします。これにより、個々のユーザーに合わせた広告やおすすめが提供されます。

音声アシスタント: スマートフォンやスマートスピーカーの音声アシスタント（例えば、Siri、Googleアシスタント、Alexaなど）は、音声を解析し、ユーザーの質問や命令を理解して応答するために機械学習を利用しています。

ソーシャルメディアのコンテンツフィルタリング: Facebook、Instagram、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームでは、機械学習を使ってユーザーに最適なコンテンツを表示します。これにより、興味のある投稿や人々との関係に基づいた投稿が表示されます。

音楽や動画の推薦: SpotifyやYouTubeなどのストリーミングサービスは、機械学習を使用して、過去のリスニング履歴や視聴履歴からユーザーに興味のある音楽や動画を推薦します。

自動運転技術: 自動車メーカーは、車載センサーやカメラからのデータを機械学習アルゴリズムに供給し、自動運転技術を開発しています。これにより、車両は周囲の状況を把握し、安全運転を実現できます。

機械学習の使用モデル

• 線形回帰 – データに最適な直線を当てはめるモデル
• ロジスティック回帰 – 二項分類を行うモデル
• 決定木 – 木構造で条件分岐を行うモデル
• ランダムフォレスト – 決定木を組み合わせたアンサンブルモデル
• SVM(サポートベクターマシン) – 最大マージンの超平面で分類を行うモデル
• k-近傍法 – 近傍のデータ点で分類や回帰を行うモデル
• Naïve Bayes – ベイズ定理に基づく確率的分類モデル
• k-means – クラスタリングためのモデル
• PCA – 次元削減のためのモデル

などが代表的です。目的に応じて、これらのモデルを組み合わせたアンサンブル手法も良く用いられます。適切なモデル選択が機械学習の性能を左右します

機械学習とCPU

機械学習の初期段階では、CPU（中央処理装置）が主に使用されていました。CPUは一般的なコンピュータの中で広く使われ、一度に多くのタイプの処理を行うことができます。しかし、機械学習の多くのアルゴリズムやモデルは複雑で計算量が多く、大規模なデータセットを扱う際には処理時間がかかることがあります。

深層学習

深層学習とは、機械学習の一種で、ニューラルネットワークを用いて学習を行う技術です。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路を模した構造のネットワークです。ニューラルネットワークは、人間の脳と同様に、入力されたデータを処理し、出力を返すことができます。

深層学習の学習法

深層学習の学習手法は、ニューラルネットワークの構造やパラメータの設定によって異なります。たとえば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、ディープラーニング（DL）などが挙げられます。

深層学習はニューラルネットワークに特化しています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習のいずれにも適用することができます。たとえば、画像認識や音声認識などの分野では、深層学習を用いることで、従来の機械学習技術よりも高い精度の予測や判断が可能になっています。

深層学習の特徴量

深層学習の大きなメリットは、ニューラルネットワークが特徴量を自動で学習できる点にあります。ネットワークの階層構造によって、低次の特徴から高次の特徴へと階層的に特徴量を抽出していきます。

具体的には、低層ではエッジや色、テクスチャなどの低次特徴を、高層では顔のパーツや物体の形などの高次特徴を自動で学習することができます。

このため、深層学習では人手の特徴量設計が不要で、大量のデータから特徴を自動獲得できる利点があります

日常での深層学習の表れ

音声認識技術: スマートフォンやスマートスピーカーでの音声認識技術は、深層学習を基盤としています。これにより、より自然な対話が可能になり、命令の理解や応答の精度が向上しています。

画像認識とセキュリティ: 顔認識システムや監視カメラの映像解析に深層学習が使われています。セキュリティや警備システムにおいて、不正な行動や異常を検知するために画像や動画の分析が行われています。

医療診断: 医療分野では、深層学習を用いて画像診断や病気の予測に活用されています。例えば、X線やMRIの画像から病変を検出したり、患者の診断や治療計画を支援するために使われています。

自動翻訳: オンラインでの翻訳サービスでは、深層学習が使われており、自然な翻訳結果を提供するために言語間のパターンや文脈を学習しています。

オンラインコンテンツのカスタマイズ: ネットフリックスやAmazonなどのプラットフォームでは、深層学習が使用され、ユーザーの過去の行動や選択に基づいて、個々に最適なコンテンツを推薦しています。

深層学習の使用モデル

• 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNN）:画像や動画などの空間的なデータに対して高い性能を発揮するニューラルネットワーク。畳み込み層、プーリング層、全結合層などから構成され、画像認識や物体検出などのタスクに使われる。
• リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Networks, RNN）:シーケンスデータ（テキスト、音声、時系列データ）に適したニューラルネットワークで、時系列情報を扱う際に利用される。過去の情報を記憶し、次のステップの出力に影響を与えることがでる。
• 長・短期記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory, LSTM）:RNNの一種であり、長期的な依存関係を学習できるように設計されたモデル。時系列データの予測や言語モデリングなどに使われる。
• 変換器（Transformer）:自然言語処理タスクで優れた性能を発揮するモデルで、文脈をキャプチャするためのセルフアテンション機構を持つ。BERT、GPTなどのモデルがこのアーキテクチャを使用している。
• 生成モデル:データを生成するためのモデルであり、VAE（Variational Autoencoder）、GAN（Generative Adversarial Network）などがある。VAEは潜在空間からデータを生成し、GANはデータをリアルなものに近づける生成モデル。
• 自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）:ラベルの付いていないデータから学習する手法で、事前学習されたモデルを他のタスクに適用することがでる。

深層学習とGPU

深層学習では、GPU（グラフィック処理装置）が広く活用されています。GPUは並列処理に優れており、大量の数値演算を同時に行うことが可能です。ニューラルネットワークの学習や推論では、大規模な行列計算やテンソル演算が頻繁に行われるため、GPUはこれらの計算を高速かつ効率的に行うことができます。そのため、深層学習のモデルトレーニングにはGPUが有効です

まとめ

機械学習と深層学習の違いをまとめると、以下のようになります。

機械学習は包括的な技術で、深層学習はその中の強力なアプローチという位置づけです。