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スマートホーム(スマートハウス)の記事
2019.03.15
2019.11.25

機械学習とは簡単にいうと何?深層学習(ディープラーニング)との違いと活用事例

記事ライター:iedge編集部

人工知能(AI)には「機械学習」と「深層学習(ディープラーニング)」というものがあることをご存知でしょうか。現在、多くの人工知能に採用されているのは機械学習の機能です。

コンピュータが進化し、AIの性能が向上していくと同時に深層学習がメインになるともいわれていますが、両者の違いはどこにあるのでしょうか。今回は、現在もっとも多く採用されている機械学習について、その基本的な仕組みや活用事例などを中心に詳しく紹介していきます。

「機械学習」とは?  まずは簡単に解説

機械学習のイメージ画像

AIの仕組みを知るうえで欠かせないのが「機械学習」というものです。

機械学習とはその名の通り、コンピュータが物事を学習していくことです。これまでの一般的なコンピュータのプログラミングでは、人間と同じように画像を認識したり言語を認識したりすることは難しいものでした。

しかし、AIにおける技術のひとつである機械学習を活用することによって、画像を認識して一定の法則に則って分類するという処理も可能になりました。

機械学習の基本的な仕組みは、いくつかのサンプルデータをコンピュータに認識させたうえで特徴を判別できるようにするというものです。このようにコンピュータ自身がデータを学習して判別可能にする仕組みを機械学習アルゴリズムとよび、基準となるサンプルデータの数が多ければ多いほど機械学習の認識精度も高くなる傾向にあります。

ちなみに、近年になってAIが大きな盛り上がりを見せているのは、ビッグデータを活用できるようになったという背景があるためです。スマートフォンとインターネットの普及により、あらゆるデータを短期間で収集することが可能になりました。データの分母が大きければ大きいほど機械学習の精度は上がるため、ビッグデータによって精度の高いAIが続々と登場しているのです。

このほかにも、サンプルのデータがない場合に近い性質のデータ同士をまとめるといったような機械学習のパターンもあり、用途に応じて幅広く活用できる技術でもあります。

機械学習の「教師あり/なし学習」について

機械学習による画像認識の様子

機械学習の方法には主に「教師あり学習」と「教師なし学習」という2つのパターンがあります。今回は初めての人でも分かりやすくするために、トランプカードを例に出しながら解説してみます。

機械学習における「教師あり学習」とは?

教師あり学習とは一定のサンプルデータをもとにデータ処理を行う機械学習の方法です。

例)自分の手元に「ダイヤの10」というカードがあったとします。ジョーカーを除いた残り51枚のカードから同じ数字の3枚を集めたい場合、あらかじめコンピュータに対して「10」という数字のカードを条件として分類するように機械学習のモデルを作成します。

すると、機械学習アルゴリズムによって数字ごとにカードが分類されます。このとき、数字ではなく「ダイヤ」という絵柄をキーにした場合は、10という数字ではなくダイヤの絵柄に注目して分類が行われることになります。

このように、サンプルデータとなるもの、すなわち「教師」が存在し、それの条件と合致するものを選ぶのが「教師あり学習」の方法です。

機械学習における「教師なし学習」とは?

トランプカードが手元に一切ない場合、AIはどのような動きをするのでしょうか。いわば教師であるサンプルデータがないため、何を基準に分類すれば良いのか難しいところです。

この場合、AIは「数字別」、「図柄別」、「色別」といったようにそれぞれのグループにまとめる「クラスタリング」という仕事をします。基準とするべきサンプルデータがないため、とりあえず近似値のデータ同士をグループ化することで見やすくまとめることが可能です。

ちなみに、教師なし学習はこの後に紹介する「ディープラーニング」の基本となる考え方でもあります。

機械学習とディープラーニングとAIとの違いは?

機械学習とディープラーニングのイメージ画像

機械学習と並んでディープラーニングという言葉が比較対象となることがあります。ディープラーニングを日本語に直訳すると「深層学習」という意味になりますが、機械学習と何が違うのでしょうか。

また、AIとどのような関係性にあるのかについても紹介します。

機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングの決定的な違いは、一部分を見るのか全体を見るのかというポイントにあります。

先ほどのトランプの例で説明すると、機械学習の場合は「数字」、「図柄」、「色」のいずれかを見て分類するということを人間が学習させなければなりませんでした。しかしディープラーニングの場合、人間から指示は一切出しません。

コンピュータがみずからトランプの特徴を一枚ずつ読み取り、52枚全てのカードの特徴を自動的に見分けていきます。そのなかで数字や図柄、色といった特徴をつかむようになるという仕組みです。まさにこれは人間の頭脳の仕組みと似ています

トランプだけではなく、言葉なども繰り返し耳にしているうちに自然と覚えてくるもの。ディープラーニングという仕組みはまさに人間の脳を移植したかのような特徴があります。

しかし、現時点で人間の脳と同じような真のディープラーニングは実用化されていません。そもそも人間と同じ脳の仕組みをAIとして再現すること自体も難易度が高く、まだまだ先の将来になる可能性が高いといわれています。

機械学習と人工知能(AI)の関係

機械学習はAIのなかの「ひとつの機能」といえます。AIが人工知能としての役割を果たすために人間の言語や画像などを認識し、判定するための仕組みです。機械学習のさらなる進化系としてディープラーニングがあるというイメージで問題ありません。

 次ページ >
機械学習で出来ること、今後の発展

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