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今さら聞けない?機械学習とディープラーニングの違いとは?

世界的にAIの普及が進む中、機械学習(マシンラーニング)とディープラーニングを混同するケースが増えてきている。
機械学習とディープラーニングの違いは何か、ディープラーニングの仕組み、ディープラーニングとビッグデータの関係など、あらためてまとめた。

機械学習(マシンラーニング)とは何か?

AI(Artificial Intelligence)、機械学習(マシンラーニング)、ディープラーニング。AI技術が様々な領域で普及する中、そうした各種のターミノロジーを混同する、または間違って使用・認識しているケースがみられる。
主なターミノロジーを整理し、それぞれの定義を改めてまとめてみたい。

まずは機械学習。データを分析・学習し、より良い意思決定を行うアルゴリズムの事を指す。
マシンラーニングの実例でもっとも分かりやすいのが映像や音楽のストリーミングサービスで使われるレコメンデーションだろう。機械学習のアルゴリズムはそれぞれのユーザーの視聴パターンや履歴のデータを分析し、類似したユーザーの視聴パターンなどを学習してレコメンデーションを行う。

Amazonのレコメンデーションや、Googleのサーチアシスタントなどでも機械学習が使用されている。


ディープラーニングとは?

続いてディープラーニングに移ろう。ディープラーニング(Deep Learning)は機械学習のサブセットの一つである。
機械学習と同様にデータを分析・学習し、意思決定を行うのは機械学習と同じだ。違いは、ディープラーニングは意思決定の結果も学習し、自己完結的に修正して意思決定の精度を向上させる点である。

機械学習がデータというインプットから学習し、レコメンデーションなどをアウトプットしてタスクを終了させる一方で、ディープラーニングはアウトプットも学習し、さらなるアウトプットを行うのが決定的な違いだ。

機械学習がアドバイザーの領域に留まる一方で、ディープラーニングは人間の脳に近い働きをするとも言える。
ディープラーニングの例として最もわかりやすいのが、Googleが開発したAlphaGoだ。世界で初めて碁の試合で人間に勝利したAlphaGoは、過去の対戦データや類似データなどから勝利のパターンを学習し、自己完結的に学習制度を高めて最終的には人間に勝利した。

もはや人間の能力が及ばないレベルに達したAlphaGoは、ディープラーニングの能力の高さと可能性を世に示している。ディープラーニングこそ、現在のAIの注目プレーヤーであると言える。


ディープラーニングの仕組みとは?

ディープラーニングの仕組みだが、ディープラーニングには人間の脳が意思決定をする際に使うロジック構造に近いものが使用されている。
具体的には、ANN(Artificial Neural Network /人工ニューラルネットワーク)と呼ばれる、人間の生物学的ニューラルネットワークをモデルにしたアルゴリズムだ。

ANNは、人間の脳内に存在するニューロンの回路網を数学的モデルで表現したものだ。
人間の脳の中ではニューロンが電気信号化して情報伝達を行っている。その際にシナプスという物質の結合強度で情報の伝達内容を決定している。それらの仕組みを近似的に数値化し、アルゴリズムにしている。

機械学習が協調フィルタリング(Collaborative Filtering)などの、比較的単純なアルゴリズムをベースにしているのに比べ、ディープラーニングは人間の脳の仕組みをベースにした複雑なアルゴリズムをベースにしているのは大きな違いだろう。
ディープラーニングは機械学習の一種であるものの、その能力は異次元のレベルであると位置づけるべきだ。


ディープラーニングとビッグデータの連動

注目すべきディープラーニングだが、昨今の「ビッグデータ時代」の到来により、今後さらに注目される可能性が高い。
ディープラーニングとビッグデータの関係について、AI研究の世界的権威でGoogle Brainプロジェクトを指揮しているアンドリュー・Ng氏は次のように語った。

“「(ディープラーニングとビッグデータの関係は)ロケットを打ち上げるようなものでしょう。ロケットを打ち上げるには巨大なロケットエンジンと膨大な量の燃料が必要です。ロケットに巨大なロケットエンジンを搭載していても、燃料が少なければ打上げは成功しません。
また、燃料を大量に搭載していても、ロケットエンジンが小さければ同様に打上げは成功しません。打ち上げを成功させるには、巨大なロケットエンジンと膨大な量の燃料のどちらも必要なのです。そして、AIの世界においては、ロケットエンジンはディープラーニングで、燃料はビッグデータなのです」
引用元:A simple way to understand machine learning vs deep learning | Zendesk Blog

ロケット技術の進化は、通信衛星や気象衛星などの打上げを可能にし、我々の生活を大きく変えてきた。ロケット技術のさらなる進化は、人類の将来にこれからも大きな影響を与え続けるだろう。

それと同様に、ディープラーニングとビッグデータという新たなAI技術の進化が、人類の将来に大きな影響を与える事になると予想する。
ディープラーニングとビッグデータは、製造、金融、農業、サービスなどの各分野での普及が始まり、我々の生活を少しずつ変え始めている。
ロケットが、誕生から今日までに巨大化したように、ディープラーニングの性能は、ビッグデータという燃料を燃やしながら今後さらに向上してゆくだろう。

ディープラーニングとビッグデータが築く新たな時代は、もう既に到来しているのである。


<参考・参照元>
A simple way to understand machine learning vs deep learning | Zendesk Blog
ニューラルネットワークの基礎解説:仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は |ビジネス+IT

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