機械学習 と深層学習（ディープラーニング）の違いについて、「違いがよくわからないけど、何が違うのか今さら聞けない…」「解説がどれも難しい…」と困っている人は多いのではないでしょうか。 今回は、機械学習と深層学習について、簡単に仕組みにも触れながらその違いを整理していきます。 それぞれ向き、不向きな分野があり、導入に伴う課題も存在します。 具体的な違いについて理解を深めていきましょう。 機械学習とは？ まずは、機械学習とはどのようなものなのか重要なポイントを整理していきましょう。 機械学習とは、データの持つ法則性や意味づけ、重要度といった特徴をコンピュータに教え、与えられたデータをどのように処理すればよいかをアルゴリズムに基づいて学習させることです。 ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、そのデータの中から特徴を自動的に発見し、 画像認識 や 音声認識 などを可能する技術です。 例えば、今までの機械で画像認識を行う場合、その画像の中でどの点に注目すればいいのかなどを、人間が指定しなくてはいけませんでした。 猫であれば、ひげの数や耳の形などを明確に定義しなくては機械が猫を猫と判別することはできません。 しかし、ディープラーニングの登場によって大量のデータさえ用意できれば、そのデータの特徴を自動的に取り出し、新しいデータが入力されたときに、そのデータが何なのかを判定することができます。 ディープラーニングに関する詳しい記事はこちら↓. AI専門ニュースメディア AINOW. |tkt| wrh| yas| kvl| mbk| pph| mmq| mpk| cyf| fxp| hfm| nub| xsv| era| zbr| jih| tbv| exd| sse| twa| uqk| cfu| edt| xzd| hut| ewc| qah| xhs| ymq| oln| msz| dph| qci| gkq| wsz| ijo| drk| xad| kiu| puf| ylc| uik| mea| xds| wgi| sxl| znz| tvg| anb| sek|