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機械学習とディープラーニングの違い | 学習方法や得意なこと・苦手なことを比較
人工知能の分野では、機械学習やディープラーニングなどが注目を集めており、日常生活でもこれらの言葉を耳にする機会が多くなりました。これらの技術は混同されがちですが、その学習方法や得意なこと、苦手なことは異なります。
本ブログでは、機械学習とディープラーニングの基本的な違いについて解説します。また、それぞれの技術の使い分け方についても紹介します。この記事を読めば、各用語の違いや使い分け方を理解することができるようになります。
機械学習とディープラーニングはAIの手法
近年、人工知能、機械学習、深層学習といった用語をよく耳にしますが、それぞれが意味するものは異なります。これらの用語の意味だけでなく、それぞれの用語どうしの関係性を理解することが重要です。
まず、機械学習は人工知能（AI）を実現するための技術領域の一つです。人工知能は広範な概念であり、機械学習のほかに、さまざまな技術や手法を含みます。
例えば、ルールにもとづいて専門家のように特定の判断ができるようにしたエキスパートシステムや、進化の仕組みをもとにした進化的アルゴリズムなどがあります。
そして、機械学習の方法論の一つとして、ディープラーニング（深層学習）という技術があります。
次の章では、機械学習とディープラーニングの違いを見ていきましょう。
機械学習とディープラーニングの違い
一般的な機械学習の手法では、データに対して手動で特徴量を設計しなければなりません。一方でディープラーニングは、生データから自動で特徴量を抽出し、学習することができます。
例えば、一般的な機械学習の手法を使って売上予測を行う場合、何曜日の売上が平均として高いのかなどを特徴量として手動で設計します。
対してディープラーニングは、自動で特徴量を抽出し、自らデータの分類や認識の基準まで見つけ出します。これにより画像識別など、これまで人が特徴量を設計しづらい・できない領域での活用が可能になりました。
この「特徴量の設計」という作業が自動化されているかどうかという点が、ディープラーニングとほかの機械学習の手法の最も大きな違いといえます。
機械学習の概要
機械学習は、データから自動で学習して、パターンやルールを見つけ出す方法です。大量のデータから見つけ出したルールにもとづいて、未知のデータに対して予測や意思決定を行うため、データの品質が結果に直接影響を与えます。
学習方法
機械学習にはさまざまな手法がありますが、大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つの学習方法に分類することができます。
教師あり学習は、すでに答えがわかっているデータを使って、その答えを予測するためのルールを学習していきます。一方で教師なし学習は、答えがわかっていないデータを使って、コンピュータ自身がデータ内に隠れたルールやパターンを見つけ出していきます。
この2つの学習方法は、学習データに正解が与えられているかどうかという点に違いがあります。
強化学習は、2つの学習方法と異なり、コンピュータ自身が学習プロセスから試行錯誤を通じて「価値を最大化するような行動」を学習する手法です。コンピュータには、行動した結果に対して報酬（スコア）だけが与えられ、コンピュータはその報酬を最大化する行動を学習していきます。
得意なこと
一般的に機械学習は、少量のデータでの学習が得意です。一方ディープラーニングは、トレーニングに大量のデータを必要とするケースが多いです。機械学習では特徴量を手動で設計するため、適切な特徴量で学習することができれば、ディープラーニングよりも少量のデータでもよい結果を得ることができます。
また、ディープラーニングよりも解釈性が高いモデルが多く、結果を説明しやすいという特徴もあります。そのため、機械学習を用いた方が効率的かつ低コストで結果につなげられる可能性が高いです。
苦手なこと
機械学習では特徴量を手動で設計するため、作成した特徴量の質が精度に大きな影響を与えます。例えば自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）など、人が特徴量として設計しにくい問題は特に苦手といわれています。
また、複雑な問題の処理は、ディープラーニングよりも苦手といえます。
ディープラーニングの概要
ディープラーニングは、深い層をもつニューラルネットワークをもとにしており、機械学習を発展させた手法です。
ニューラルネットワークは、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）の働きに着想を得ています。入力層、中間層（隠れ層）、出力層で構成されており、中間層が複数層からなるモデルをディープニューラルネットワークといいます。
ディープラーニングは、このディープニューラルネットワークを用いて学習を行います。大量のデータを用いて、自動で特徴を抽出して学習することができます。
学習方法
ディープラーニングにもさまざまな手法があります。代表的なものとして、主に画像認識に使われるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）や、時系列データに対して有効なRNN（リカレントニューラルネットワーク）、2つのニューラルネットワークを互いに競合させて、本物に近い新しいデータを生成するGAN（敵対的ネットワーク）などがあります。
目的によって手法を選択することで、高い精度を達成することができます。
得意なこと
ディープラーニングは、大量のデータから学習することで、高い精度を出すことができます。特に、画像や音声、テキストなど、手動での特徴抽出が難しい生データを使用する問題に対して効果的です。これは、CNNやRNNなどのモデルが複雑なパターンを認識する能力をもっているためです。
また、安全性が求められる、精度の高さが重要な分野においても、ディープラーニングは非常に大きな役割を担います。
苦手なこと
ディープラーニングの学習には、大量のデータと計算能力が必要です。そのため、十分なデータがない場合や計算能力が限られている場合は、あまり適していません。また、ディープラーニングのモデルは内部の仕組みがブラックボックス化しているため、結果の解釈が重要な問題には向いていないことがあります。
機械学習とディープラーニングの使い分け
機械学習とディープラーニングは、利用する目的やデータの量などによって使い分けることができます。ここでは、機械学習とディープラーニングの使い分け方やそれぞれに適したプロジェクトの例を紹介します。
より早く結果を出すなら機械学習
機械学習は、結果をより早く出したい場合に適しています。これは、ディープラーニングより学習が早く、計算コストも小さいためです。
また、解釈性を求める場合やデータ数が十分確保できない場合も機械学習が適しています。機械学習は、予測やグループ分けをする場合に向いており、効果的なメールのスパム検知や不動産の価格予測などに活用できるでしょう。
より高度な学習ならディープラーニング
ディープラーニングは、より高度な学習を必要とする場合に適しています。大量のデータを用いて、人間が作ることのできない特徴を抽出することもできるため、機械学習では難しい複雑なパターンを学習することができます。
ディープラーニングは、画像解析など生データを使用して複雑な問題を解決したい場合に長けており、画像内の物体検出や音声認識、翻訳などに活用できるでしょう。
機械学習やディープラーニングを実装するならPythonを習得しよう
さまざまなプログラミング言語がある中で、機械学習やディープラーニングを実装するなら「Python」を特におすすめします。機械学習において、Pythonは多くの人に利用されているもっとも一般的な言語です。
Pythonの具体的な学習方法については、次の記事を参考にしてください。
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