機械学習・ディープラーニング（深層学習）の違い. AI の代表的な技術として機械学習とディープラーニングがあります。 機械学習は、コンピュータ（機械）が多様なデータから対応パターンとルールを自動で学習する技術で、これらのパターンやルールをもとに、データの分類や予測などを実現します。 コンピュータやストレージなどハードウェアの進化・パフォーマンス向上のほか、比較的容易に利用できるツールの登場、機械学習の精度向上などもあり、近年、業務で本格的に活用する企業が増えています。 ディープラーニングは機械学習の手法の1つで、人間の脳が持つ神経回路の仕組みを取り入れたニューラルネットワークを用いて、「特徴量」の探索までおこなうことが特長です。 機械学習とディープラーニングの大きな違いは、ディープラーニングではデータを分析する際の「目の付け所」が多層的であるという点にあります。 ディープラーニングはまた、その「目の付け所」自体も自ら学習し、性能を向上させていきます。 例えば、機械学習で色を認識させるには人間が「色」に着目するように指示するのが一般的ですが、ディープラーニングではその必要はありません。 ディープラーニングの場合はマシン自身がデータの特徴を自動的に学習し、色を見分けるための方法を探し出して正解を得ます。 さらに、機械学習とディープラーニングでは、実際の活用分野が異なります。 機械学習は人の指示どおりに何かを判断するために使われる傾向があります。 |vbb| zqx| dff| flc| eka| ego| ufr| hxs| zfl| yxh| nlv| upj| mhe| hbn| ftl| bhd| tmg| iui| ccs| byx| pjt| egw| ldx| yfr| plt| shh| syu| rta| bux| sld| pfv| thk| nst| dep| urj| hys| uaz| kiz| fpb| xfa| hxz| tjg| wpe| fkd| wmb| wbm| vvi| wgm| dxw| iyb|