Googleでシニア・クリエイティブ・エンジニアをつとめるジェイソン・メイズ氏が公開しているGoogleスライド「Machine Learning 101」では、それらの言葉の関わりがわかりやすく解説されています。
Jason's Machine Learning 101 - Google スライド
忙しい方のために、先に答えを箇条書きにしておきます。
私は、答えをすぐに知りたいタイプなので、ニュース番組やバラエティ番組のように答えをCMの後に先延ばしするやり方があまり好きではありません。パネル式のクイズ番組より早押しクイズ番組なら見るといったところでしょうか。
「AI」とは、「機械によって再現されるヒトの知性」と定義され、つまりヒトが行っているタスクをコンピューターに担わせるためのものです。AIにまつわる議論の焦点は時代によって変化します。
「機械学習」とは、「経験をもとにデータの中からパターンを発見して学習することができるAIを実現するためのアプローチ」と定義されます。機械学習は、人間がプログラミングすることでコンピューターに能力を身に付けさせるのではなく、データを与えるだけで自らアルゴリズムを作り、パターンを認識して学習することが可能です。
「ディープラーニング」とは、「機械学習を実行するための技法」と定義されるもので、この中には人間の脳の仕組みを再現する「ディープ・ニューラル・ネットワーク」という概念が含まれます。
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「教師あり学習」(Supervised Training)は、ラベリング済みのデータを与えることで学習を行わせる方法。たとえば、「果物」について「色・重さ・種類」という要素を教え込ませておくことで、新しい情報が入力された際に予測させるもので、現在はこの分野の開発が最も発達しているとのこと。
「教師なし学習」(Unsupervised Training)は、ラベリングされていないデータセットをもとに機械が自ら学習を行うという仕組みです。
「強化学習」は、実行と失敗(トライ・アンド・エラー)を繰り返す中で、徐々に正しい方向を見いだすという学習方法です。
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以下のスライドは2時間で読み切ることを薦めています。英文ですがYouTubeもありますのでぜひ見てみてください。
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