機械学習とディープラーニング

人工知能は、最近の最も人気のあるトレンドの1つです。機械学習と深層学習は人工知能を構成します。以下に示すベン図は、機械学習と深層学習の関係を説明しています-

機械学習

機械学習は、設計およびプログラムされたアルゴリズムに従ってコンピューターを動作させる科学の芸術です。多くの研究者は、機械学習が人間レベルのAIに向けて進歩するための最良の方法であると考えています。機械学習には、次のタイプのパターンが含まれます

教師あり学習パターン
教師なし学習パターン

ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであり、関連するアルゴリズムは人工ニューラルネットワークと呼ばれる脳の構造と機能に触発されています。

今日のディープラーニングのすべての価値は、教師あり学習またはラベル付きデータとアルゴリズムからの学習によるものです。

ディープラーニングの各アルゴリズムは同じプロセスを経ます。これには、出力として統計モデルを生成するために使用できる入力の非線形変換の階層が含まれています。

機械学習プロセスを定義する次の手順を検討してください

関連するデータセットを特定し、分析のために準備します。
使用するアルゴリズムのタイプを選択します
使用したアルゴリズムに基づいて分析モデルを構築します。
テストデータセットでモデルをトレーニングし、必要に応じて修正します。
モデルを実行してテストスコアを生成します。

機械学習とディープラーニングの違い

このセクションでは、機械学習とディープラーニングの違いについて学習します。

データ量

機械学習は大量のデータを処理します。少量のデータにも役立ちます。一方、ディープラーニングは、データ量が急激に増加する場合に効率的に機能します。次の図は、データ量を使用した機械学習と深層学習の動作を示しています。

ハードウェアの依存関係

ディープラーニングアルゴリズムは、従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、ハイエンドマシンに大きく依存するように設計されています。深層学習アルゴリズムは、大量のハードウェアサポートを必要とする多くの行列乗算演算を実行します。

機能工学

機能エンジニアリングは、ドメイン知識を特定の機能に組み込んで、データの複雑さを軽減し、それが機能する学習アルゴリズムに見えるパターンを作成するプロセスです。

例-従来の機械学習パターンは、機能エンジニアリングプロセスに必要なピクセルやその他の属性に焦点を当てています。深層学習アルゴリズムは、データからの高レベルの特徴に焦点を合わせています。これにより、すべての新しい問題の新しい特徴抽出器を開発するタスクが軽減されます。

問題解決アプローチ

従来の機械学習アルゴリズムは、標準的な手順に従って問題を解決します。問題をいくつかの部分に分割し、それぞれを解決し、それらを組み合わせて必要な結果を取得します。ディープラーニングは、問題を分割するのではなく、問題を端から端まで解決することに重点を置いています。

実行時間

実行時間は、アルゴリズムのトレーニングに必要な時間です。ディープラーニングには、通常よりも時間がかかるパラメータが多数含まれているため、トレーニングに多くの時間がかかります。機械学習アルゴリズムは、比較的少ない実行時間を必要とします。

解釈可能性

解釈可能性は、機械学習アルゴリズムと深層学習アルゴリズムを比較するための主要な要素です。主な理由は、ディープラーニングが業界で使用される前にまだ考え直されていることです。

機械学習とディープラーニングのアプリケーション

このセクションでは、機械学習とディープラーニングのさまざまなアプリケーションについて学習します。

指紋による顔認識と出席マーク、またはナンバープレートによる車両識別に使用されるコンピュータービジョン。
画像検索のためのテキスト検索のような検索エンジンからの情報検索。
指定されたターゲットIDを使用した自動Eメールマーケティング。
がん腫瘍の医学的診断または慢性疾患の異常の特定。
写真のタグ付けなどのアプリケーションの自然言語処理。このシナリオを説明する最良の例は、Facebookで使用されています。
ネットの広告。

今後の動向

業界でデータサイエンスと機械学習を使用する傾向が高まるにつれ、各組織がビジネスに機械学習を浸透させることが重要になります。
ディープラーニングは、機械学習よりも重要性を増しています。ディープラーニングは、最先端のパフォーマンスにおける最高のテクニックの1つであることが証明されています。
機械学習と深層学習は、研究と学術の分野で有益であることが証明されます。

結論

この記事では、機械学習とディープラーニングの概要を説明し、将来のトレンドにも焦点を当てたイラストと違いを紹介しました。AIアプリケーションの多くは、主にセルフサービスを推進し、エージェントの生産性とワークフローの信頼性を高めるために、機械学習アルゴリズムを利用しています。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムには、多くの企業や業界のリーダーにとってエキサイティングな展望が含まれています。