人工知能の種類

機械学習
人間が言語や会話を学習する“過程”をコンピュータに再現させることにより、データの中から“知識”や“ルール”を自動的に獲得していく構造を「機械学習」と言います。

機械学習の仕組み
機械学習では、まず過去のデータから得た知識やルールを、新たなデータに適用させます。そしてデータの意味や属性を認識し、分類が行われます。それらのデータの蓄積により、未来に起きることの判断・予測が可能となるのです。


機械学習の種類
機械学習は下記2種類に分類されます。

教師あり学習
教師なし学習
1の「教師あり学習」では、問題と答えを“セット”として学習が行われます。教師あり学習方法は、主に過去のデータから将来起こりそうな事象を予測する為に使われることが多いです。

2の「教師なし学習」では、問題は提示されるものの正解や不正解のデータは与えられず、クラスタリング（複数のデータを類似性に基づいて分類する統計学的手法）などを用いて傾向を掴みながら学習が行われます。

ディープラーニング（深層学習）
コンピュータに、“人間のような学習機能”をもたせた機械学習のことをディープラーニング（深層学習）と言います。ｔまり、ディープラーニングも、機械学習の一種です。


ディープラーニング（深層学習）の仕組み
ディープラーニングは、脳神経細胞のネットワークをコンピュータで擬似的に再現した「ニューラルネットワーク」を応用し学習が行われます。

ディープラーニングを活用することで、画像や映像、音声などについて、人間並みの認識率が実現可能と言われています。

ニューラルネットワークは、入力層・中間層・出力層の3つの層に分けることができます。これらの3層の入力～出力の過程で認識技術を確立しているのです。この3層の内、中間層がその他2層以上のネットワークを対象としている学習手法の場合、「ディープラーニング」と呼ばれます。

機械学習との違い
前述の機械学習とディープラーニングが異なる点は、機械学習は人間が特徴を定義する必要があるのに対し、ディープラーニングは、ニューラルネットワークを活用することにより、学習データから特徴を自ら抽出する点です。

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