AI & You #2：AIとMLの違いについてどう話すか？

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本号の "AI & You "をお楽しみいただければ幸いである。

今年、あなたの会社の役員や同業者が人工知能について話す機会が増えてきているので、AIやMLについて話しながらスマートに聞こえるようにするためのガイドを紹介しよう。

AIとMLの比較

人工知能（AI）は広範な技術とアイデアを包含する広大な概念であり、機械学習（ML）はAIの明確なサブセットである。AIは、人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの開発を意味し、MLは、コンピューターがデータ入力に基づいて学習し、パフォーマンスを向上させるアルゴリズムの開発に関係している。

AIとMLの相乗効果

AIとMLは互いに排他的なものではなく、自然言語処理やコンピュータ・ビジョンに見られるように、強力でインテリジェントなシステムを作るためにしばしば一緒に機能する。

ルールベースとデータからの学習

特定のタスクを実行するために明示的なプログラミングを必要とする従来のルールベースのシステムとは対照的に、MLアルゴリズムは、膨大なデータセットを自動的に分析し、パターンを特定し、予測や決定を行うように設計されている。その結果、ML駆動型システムは、より多くのデータを処理するにつれて、その経験から効果的に "学習 "し、精度と効率性の点で継続的に改善される。

この2つの重要なコンセプトの違いについて詳しく知りたい方は、"AIとMLの比較."

4種類の機械学習

機械学習は急速に発展している分野で、医療から金融、製造まで、多くの業界を変革する可能性を秘めている。機械学習の中核をなすのは、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習の4種類の主な学習技術である、
 と強化学習。

機械学習の種類については、"機械学習 "の記事をご覧ください。機械学習の種類."

ディープラーニングとは何か？

ディープラーニング（DL）はMLのサブセットで、人間の脳の学習能力と情報処理能力を模倣することに主眼を置いている。急速に進化するAIの世界において）ディープラーニングは、ヘルスケアから自律システムに至るまで、事実上あらゆる分野に影響を与える画期的な技術として登場した。

ディープラーニングのビルディングブロック

ディープラーニングの基礎は、人間の脳の構造と機能にヒントを得た人工ニューラルネットワーク（ANN）の概念に基づいて構築されている。ANNは主に、入力層、隠れ層、出力層の3層で構成されている。

ディープラーニングの課題

ディープラーニングの目覚ましい成功にもかかわらず、この分野を発展させ、これらの技術の責任ある展開を保証するために、さらなる探求が必要ないくつかの課題と将来の研究分野が残っている。これには、解釈可能性と説明可能性、データと計算機要件、堅牢性とセキュリティが含まれる。

DLの応用

ディープラーニングは、画像認識やコンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識・生成、強化学習、生成モデル、ヘルスケアなど、さまざまな産業やアプリケーションを変革してきた。ディープラーニング技術の進歩により、顔認識、自律走行車、感情分析、創薬などのアプリケーションが可能になり、ディープラーニングは複雑な問題を解決するための強力なツールとなっている。

ディープラーニングについてもっと知りたい方は、"ディープラーニング "の記事をご覧ください。ディープラーニングとは何か？"

AI & You』をお読みいただきありがとうございます！

スキムAIは、機械学習と人工知能のコンサルタント会社であり、言語（NLP）、視覚（CV）、自動化ベースのソリューションにまたがる企業AIの教育、デューデリジェンス、助言、設計、構築、展開、保守、更新、アップグレードを行う。

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