はじめまして。アルテアのデータアナリティクス事業部でインターンをしている斎藤です。
ブログを書くのが初めてなので最初に皆さんに少し自己紹介をします。
私は現在大学院1年生で深層学習の分野を専攻しています。好きな動物はペンギンです。
今回からこちらのブログで、私が普段勉強している機械学習の基礎、特に深層学習について、初めての人にもわかりやすい内容で紹介していきたいと思っています。
まずは、深層学習を学ぶ前に必須の知識について、3回に分けてご説明します。
- AI、機械学習、深層学習の違いとこれら3つの定義
- 教師あり学習と教師なし学習
- 分類問題と回帰問題
今回は1つ目の「AI、機械学習、深層学習の違い」についてです。
AI、機械学習、深層学習の違い
まず一つ目のAI、機械学習、深層学習の違いとこれら3つの定義について早速説明していきます。
最近、第三次AIブームということでネットやニュースなどでAI、人工知能、ディープラーニングといった言葉を耳にする機会も多くなっていると思います。では、これらの言葉は何が違うのか、言葉の定義をみてみると関係性は図１ようになっています。
図1 深層学習、機械学習の関係性
図からわかるように深層学習（ディープラーニング）を機械学習が包含し、それを人工知能が包含しています。
人工知能とは、人間の知的行動（言語認識、物体認識、識別や推論など）をコンピュータに行わせる技術のこと全般を指しています。
機械学習はその中の一部で大量のデータを反復して読み込ませてパターンを見つけたり、判断したり、分析したりします。
深層学習はさらにその中の一部で、このモデルが“深く”なったものを深層学習、または“ディープラーニング”といいます。モデルが“深くなる”と表現される理由や意味は次回以降に詳しく書く予定なので、ここではより複雑でパソコンのメモリを使うモデル程度に捉えてもらえればと思います。
ここまでが、深層学習、機械学習とAIの関係についてです。少しでも理解してもらえていたら嬉しいです。次回は「教師あり学習と教師なし学習」についてです。
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