話題のAI、機械学習、ディープラーニングの違いは？それぞれを解説！

製造DX編集部

3年前

こんにちは！産業用ロボットの情報を発信している製造DX.comです。[◎△◎]

今回は、AI、機械学習、ディープラーニングについてお話していきます！

今最も話題のAI。そんなAIのことちゃんと説明できますか？
AIとは、人口知能のことで、人間同様の知能を実現させるための取り組みやその技術です。

ですから、”取組みやその技術”ということからわかる通り、
もっとも広義に範囲をもつのが”AI”にあたります。
以降ご説明する、機械学習、ディープラーニングもAIの中１つの概念です。

実は、近年のブームは第三次AIブームで、第一次1950年代、第二次1980年代と、
技術の進化の節目とともにブームが巻き起こっています。

そんなAI、汎用型AIと特化型AIの２つに大きく分けることができます。
汎用型AIとは、THE AI、まさに映画ターミネーターのような人間のように自立し、
意識をもって総合的な判断ができるAIのことです。

特化型AIは、産業用ロボットで用いるような特定の仕事に対して自動的に処理を行うAIのことです。
現在流通しているAIのほとんどがこの特化型AIにあたります。

機械学習とは、AIに対して学習能力を与えるための手法・学問のことです。
機械学習は、第三次AIブームのきっかけにもなりました。

過去の事例や問題の正解・不正解を学習することで、物事の予測や。判断を行うことができます。
そんな機械学習は大きく分けて３つあります。

●教師あり学習
教師あり学習は、正解に紐づいた学習データを与える学習手法で、学習精度が高く、
学習速度も速い特徴があります。

●教師なし学習
教師なし学習は、教師あり学習と反対に、学習データの中に正解データがない状態で行う学習手法です。
人間でもわからない未知の正解パターンを見つけ出すことができる特徴があります。

●強化学習
強化学習は、AIが環境に対して最適な行動を学習することが目的の手法です。
その名の通り、AIの能力を強化（向上）させるために用いられます。
ゲームなど、スコアがあるものに用いられ、AIはスコアを最大化するための行動を学習します。

最後にディープラーニングについてみていきましょう！

ディープラーニングとは、機械学習の一手法であり、
機械学習に飛躍的な進展をもたらした技術です。

従来の機械学習手法とディープラーニングの異なる点は、
人による特徴量抽出が必要か否かという点です。

従来の機械学習では、学習データのどの部分が出力にどのくらい影響を与えるかを示す特徴量を
人間が自ら調整する”特徴量抽出”を経た上で、機械学習で予測を行っていました。

一方でディープラーニングでは、コンピューターが自ら学習データから特徴量を抽出し、
予測モデルを構築できる「表現学習」が可能です。

ディープラーニングにより、人間が従来行っていた特徴量設計を行う必要がなくなり、
以前よりはるかに容易に機械学習を行うことが出来るようになりました。

ディープラーニングを強化学習に応用した学習手法は、深層強化学習と呼ばれます。

聞きなれない方には、少し難しい内容だったかもしれませんね。
『 AI ＞機械学習＞ディープラーニング』の順番で定義されていると覚えておきましょう！

また、機械学習の３つの手法は、ぜひ覚えておきたいですね。
現場の自動化を検討する際は、AIが必要なのか、必要であれば、どの手法が適しているのか、
それらを考えつつ、ロボットSIerと検討を進めましょう！

ロボットSIerは数多くの導入実績を持っており、もちろん、AIについても詳しいです。
ぜひ、ロボットSIerの知識を借りてより、最適なロボットを導入しましょう。

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