【おさらい】機械学習、ディープラーニンングとは?

ソフトバンク Business+itが下記の報道をしました。
(画像の出典:野村総合研究所)

今さら聞けないディープラーニングの基本、機械学習とは何が違うのか

今回のブームのコアになる「機械学習」は、人がルールを記述することはない。たとえば、猫の画像認識では、猫というタグを画像に付け、機械学習アルゴリズムに流し込むと、自動的に猫を判断して分類してくれる。

ディープラーニングと機械学習は何が違うのか。ディープラーニングは機械学習の一種とみなされるが、大きな違いもある。たとえば、従来型の機械学習で色を認識するには、「色情報」を特徴にして識別させていた。この特徴は、人間が定義する必要があった。

一方、ディープラーニングでは、学習データからマシン側が自動的に特徴を抽出する点が大きく違う。つまり何に着目すればよいかを教える必要がなく、どんな特徴を利用すれば識別できるのかを自動的に学ぶ

(詳細は以下で)
URL
http://www.sbbit.jp/article/cont1/32033

#管理人コメント

今更聞けないシリーズ(あるある)

「AlphaGo」をはじめとして、最近ニュースになることが非常に多くなってきましたねぇ。

そんな機械学習とディープラーニンングに関して、とてもわかりやすい情報があったので引用します。

この2つの違いは、がっさり言うと「情報の定義付けを誰が行うか」という点にあります。

・「これは●色だ」とか「色を識別しろ」みたいに、人間が指示を与えるのが機械学習。

・コンピュータが自ら定義付けを行うのがディープラーニンング。

って感じみたいです。

これだけ見ると「ディープラーニンングの方がすごいんやね」ってなりそうですけど、そんなことはないようで。

要は使いようです。

人間が猫と子供のライオンの見分けが難しいように、機械にも定義付けが難しいことも多いとか。

そういう時は、素直に人間がサポートするのが良さそうです。

なんにせよ、これからこの系統の話は話題になることも多いだろうし、勉強必須です!

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