AI、機械学習、ディープラーニングの違い

人工知能、機械学習、ディープラーニングは、現代の世界を席巻しました。

世界中の企業がこれらの概念を使用して、生活を楽にすることができるスマートで価値のあるマシンを構築しています。

人工知能（ AI ）はインテリジェントな機械を作成する「スマート」な方法であり、機械学習（ ML ）はAI駆動型アプリケーションの構築を支援するAIの一部であり、ディープラーニング（ DL ）は再びトレーニングを行う機械学習の一部です。複雑なアルゴリズムと膨大なデータ量を持つモデル。

それらは、ユーザーにユニークな体験を提供することに焦点を当てた業界で重要な役割を果たします。

それらは関連しているため、ほとんどの人は人工知能、機械学習、ディープラーニングを混同しています。 しかし、これらの用語は同じではありません。

この記事では、これらのテクノロジーの類似点と相違点を理解します。

それでは、掘り始めましょう。

AIと機械学習とディープラーニング：それらは何ですか？

AI、ML、ディープラーニングは多少同じですが、範囲、作業手順、互換性機能が異なります。

それらが何であるか、そして現在の生活におけるそれらの日常の応用を理解するために、それらを一つずつ議論しましょう。

人工知能（AI）とは何ですか？

インテリジェンスをスキルセットとして定義することはできません。 それは、賢さとスピードで自分で新しいことを学ぶプロセスです。 人間はインテリジェンスを使用して、教育、トレーニング、仕事の経験などから学びます。

人間の知性を機械に移すことは、私たちが人工知能（AI）と呼んでいるものです。 多くのIT業界は、AIを使用して、人間のように機能する自己開発型のマシンを開発しています。 AIマシンは人間の行動から学び、それに応じてタスクを実行して複雑なアルゴリズムを解決します。

簡単に言えば、他のコンピュータシステムを制御するためにコンピュータシステムで開発されています。 1940年代に最初のデジタルコンピュータが誕生し、1950年代にAIの可能性が生まれました。

今日、人工知能は、天気予報、画像処理、検索エンジン最適化、医学、ロボット工学、ロジスティクス、オンライン検索などで使用されています。 現在の機能に基づいて、人工知能は4つのタイプに分類されます。

• リアクティブマシンAI
• 限られたメモリAI
• 心の理論AI
• 自己認識AI

例： SiriまたはAlexaと話すと、頻繁に回答と応答があります。 これは、マシン内のAIのみが原因です。 それはあなたの言葉を聞き、それらを解釈し、それらを理解し、そして即座に反応します。

その他のアプリケーションには、自動運転車、AIロボット、機械翻訳、音声認識などがあります。

機械学習（ML）とは何ですか？

機械学習を掘り下げる前に、データマイニングの概念を理解する必要があります。 データマイニングは、数学的分析手法を使用してデータ内の傾向とパターンを発見することにより、実用的な情報を導き出します。

組織は、機械学習技術を向上させるために大量のデータを使用できます。 MLは、データベースの経験から新しいパスまたはアルゴリズムを見つける方法を提供します。 これは、データを自動的に抽出してビジネス上の意思決定をより慎重に行う手法の研究です。

これは、データベースから特定のデータを取得して、コードを使用せずに価値のある結果を得ることができるマシンの設計と開発に役立ちます。 したがって、MLは、洞察から予測を行うためのより良い方法を提供します。

したがって、MLはデータとアルゴリズムから学習して、タスクの実行方法を理解します。 AIのサブセットです。

例：日常生活の中で、Instagramのように頻繁に使用するプラットフォームを開くと、製品の推奨事項を確認できます。 ウェブサイトは以前の検索または購入に基づいてあなたの行動を追跡し、MLはデータを取得し、同じパターンに基づいて製品を表示します。

多くの業界では、MLを使用して、異常なアプリケーションの動作をリアルタイムで検出、修正、および診断しています。 小さな顔認識アプリケーションから大きな検索エンジン精製業界まで、さまざまな業界で複数のアプリケーションがあります。

ディープラーニングとは

人工知能と人間の知能を比較する場合、ディープラーニングは人間の脳内のニューロンです。 ディープニューラルネットワークを使用するため、機械学習よりもかなり複雑です。

ここでは、マシンはいくつかのレイヤーの手法を使用して学習します。 ネットワークは、データからの入力を受け入れるための入力レイヤーと、隠された機能を見つけるための隠されたレイヤーで構成されています。 最後に、出力層が最終情報を提供します。

つまり、ディープラーニングはシーケンス学習と呼ばれる単純な手法を使用します。 多くの業界では、ディープラーニング手法を使用して新しいアイデアや製品を構築しています。 ディープラーニングは、影響と範囲の点で機械学習とは異なります。

AIは私たちの成長する世界の現在と未来です。 ディープラーニングは、AIの全体的な使用を拡張することにより、実用的なアプリケーションを可能にします。 ディープラーニングにより、自動運転車、より良い映画のおすすめ、ヘルスケアなど、多くの複雑なタスクが可能と思われます。

例：自動運転車について考えるとき、人間の助けなしに道路をどのように運転するかについて疑問に思う必要があります。 ディープラーニングは、道路構造、歩行者、さまざまなシナリオでの制限速度などを理解するための人間のような専門知識を提供します。

大量のデータと効率的な計算により、車は自力で運転します。つまり、意思決定の流れが改善されます。

AIと機械学習とディープラーニング：どのように機能するか？

これで、AI、ML、ディープラーニングが個別に何であるかがわかりました。 それらがどのように機能するかに基づいてそれらを比較してみましょう。

AIはどのように機能しますか？

人工知能は、問題を解決したり、質問に答えたり、何かを提案したり、何かを予測したりする方法と考えてください。

AIの概念を使用するシステムは、大規模なデータセットを反復的でインテリジェントなアルゴリズムで統合し、データを分析して機能とパターンを学習することで機能します。 データを処理することで独自のパフォーマンスをテストおよび決定し続け、より多くの専門知識を開発することをよりスマートにします。

AIシステムは、休憩を必要とせずに、信じられないほどの速度で何千、何百万ものタスクを実行できます。 したがって、彼らはタスクを効率的に達成できることをすぐに学びます。 AIは、人間のように考え、複雑な質問を解決するために、人間の行動を模倣したコンピューターシステムを作成することを目的としています。

これを行うために、AIシステムはさまざまなプロセス、技術、テクノロジーを活用します。 AIシステムのさまざまなコンポーネントは次のとおりです。

• ニューラルネットワーク：人間の脳に見られるニューロンの大規模なネットワークのようなものです。 これにより、AIシステムは大量のデータを使用し、それらを分析してパターンを見つけ、問題を解決することができます。
• コグニティブコンピューティング：機械と人間の間のコミュニケーションを促進するタスクを実行しながら、人間の脳の考え方を模倣します。
• 機械学習：これはAIのサブセットであり、コンピューターシステム、アプリケーション、およびプログラムが経験に基づく結果を自動的に学習および開発できるようにします。 AIがパターンを検出し、データから洞察を明らかにして結果を向上させることができます。
• ディープラーニング：これは、AIがデータを処理し、AIニューラルネットワークを使用して学習および改善できるようにする機械学習のサブセットです。
• コンピュータービジョン： AIシステムは、ディープラーニングとパターン認識を通じて画像コンテンツを分析および解釈できます。 コンピュータービジョンにより、AIシステムは視覚データのコンポーネントを識別できます。

たとえば、キャプチャは、自転車、車、信号機などを識別するように要求することで学習します。

• 自然処理言語（NLP）：システムが人間の言語を話し言葉と書き言葉で認識、分析、解釈、学習できるようにします。 人間と通信するシステムで使用されます。

したがって、AIシステムが機能するには、これらすべての機能が必要です。 これらに加えて、AIシステムにはいくつかのテクノロジーが必要です。

• AIが繁栄するため、より大きく、アクセス可能なデータセット
• 高度なアルゴリズムによるインテリジェントなデータ処理により、データを同時に高速で分析し、複雑な問題を理解してイベントを予測します。
• システムまたはアプリケーションにAI機能を追加し、それらをよりスマートにするアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）。
• グラフィカルプロセッシングユニット（GPU）は、AIシステムに電力を供給して、データ処理と解釈に大量の計算を実行します。

機械学習はどのように機能しますか？

機械学習では、さまざまな手法やアルゴリズムを使用して大量のデータを使用し、将来を分析、学習、予測します。 これには、いくつかの数学関数を提供する多くの複雑なコーディングと数学が含まれます。

これまでの経験に基づいて学習および改善するために、データを調査し、パターンを特定します。 AIシステムに人間と同じように考えることを教えます。 機械学習は、一連のルールとデータ定義のパターンで完了するタスクを自動化するのに役立ちます。 このようにして、企業はAIシステムを使用してタスクを高速で実行できます。 MLは、次の2つの主要な手法を使用します。

• 教師なし学習：収集されたデータから既知のパターンを見つけるのに役立ちます
• 教師あり学習：データ収集を可能にするか、過去のML展開からの出力を生成します。

ディープラーニングはどのように機能しますか？

それは、人間が結論を出す方法のような論理構造を含むデータを継続的に観察および分析するための深層学習モデルを設計することから始まります。

この分析を完了するために、深層学習システムは、人間の脳を模倣できる人工ニューラルネットワークと呼ばれる層状のアルゴリズム構造を利用します。 これにより、システムは従来のシステムよりもタスクを実行できるようになります。

ただし、ディープラーニングモデルは、正しい結論を導き出すことができるように、その機能を進化および強化するために継続的にトレーニングする必要があります。

AIと機械学習とディープラーニング：アプリケーション

AI、ML、ディープラーニングがどのように機能するかを完全に理解するには、それらがどのようにどこに適用されるかを知ることが重要です。

AIシステムは、推論と問題解決、計画、学習、知識の提示、自然言語処理、一般的な知性、社会的知性、知覚など、さまざまな目的で使用されます。

たとえば、AIはオンライン広告、Googleなどの検索エンジンなどで使用されています。

詳細を見てみましょう。

インターネット、eコマース、およびマーケティング

• 検索エンジン： Googleなどの検索エンジンはAIを使用して結果を表示します。
• レコメンデーションシステム： YouTube、Netflix、Amazonなどのレコメンデーションシステムでも、ユーザーの好みや評価に基づいてコンテンツをレコメンデーションするために使用されます。

AIは、再生リストの生成、ビデオの表示、製品やサービスの推奨などに使用されます。

• ソーシャルメディア： Facebook、Instagram、Twitterなどのサイトは、AIを使用して、関与できる関連する投稿を表示したり、言語を自動的に翻訳したり、不快なコンテンツを削除したりします。
• 広告： AIは、ターゲットを絞ったWeb広告に活用され、魅力的なコンテンツを表示することで、広告をクリックしてサイトで過ごす時間を増やすように人々を説得します。 AIは、デジタル署名を分析することで、パーソナライズされたオファーと顧客の行動を予測できます。
• チャットボット：チャットボットは、アプライアンスの制御、顧客との通信などに使用されます。

たとえば、Amazon Echoは、人間の音声を適切なアクションに変換できます。

• 仮想アシスタント： Amazon Alexaなどの仮想アシスタントはAIを使用して自然言語を処理し、ユーザーのクエリを支援します。
• 翻訳： AIは、テキストドキュメントと話し言葉を自動的に翻訳できます。

例：Google翻訳。

その他の使用例には、スパムフィルタリング、画像ラベリング、顔認識などがあります。

ゲーム

ゲーム業界はAIを多用して、超人的な機能を備えたものも含め、高度なビデオゲームを制作しています。

例：チェスのようなディープブルーとAlphaGo。 後者はかつてGOの世界チャンピオンである李世ドルを破った。

社会経済的

AIは、ホームレスや貧困などの社会的および経済的課題に対処するために活用されています。

例：スタンフォード大学の研究者は、AIを利用して、衛星画像を分析することで貧困地域を特定しました。

サイバーセキュリティ

AIとそのサブフィールドであるMLとディープラーニングを採用することで、セキュリティ企業はシステム、ネットワーク、アプリケーション、データを保護するためのソリューションを作成できます。 適用対象：

• クロスサイトスクリプティング、SQLインジェクション、サーバー側の偽造、分散型サービス拒否などの攻撃に対抗するためのアプリケーションセキュリティ。
• より多くの攻撃を識別し、侵入検知システムを改善することによるネットワーク保護
• ユーザーの行動を分析して、侵害されたアプリ、リスク、詐欺を特定します
• 一般的な脅威の動作を学習してエンドポイントを保護し、ランサムウェアなどの攻撃を防ぐためにそれらを阻止します。

農業

AI、ML、ディープラーニングは、収穫量を増やすために灌漑、施肥、処理が必要な地域を特定するために農業に役立ちます。 これは、農業者が研究を実施し、作物の成熟時間を予測し、土壌の水分を監視し、温室を自動化し、害虫を検出し、農業機械を操作するのに役立ちます。

ファイナンス

金融機関では、人工ニューラルネットワークを使用して、標準外の請求や請求、および調査のための活動を検出します。

銀行は、AIを不正防止に使用して、デビットカードの誤用に対抗し、簿記などの操作を整理し、資産を管理し、株式に投資し、行動パターンを監視し、変化に即座に対応できます。 AIはオンライン取引アプリでも使用されています。

例： ZestFinanceによるZest Automated Machine Learning（ZAML）は、クレジット引受のプラットフォームです。 データ分析にAIとMLを使用し、人々にクレジットスコアを割り当てます。

教育

AIチューターは、ストレスや不安を取り除きながら、生徒が学ぶのを助けることができます。 また、教育者がMoodleのような仮想学習環境（VLE）の早い段階で行動を予測するのにも役立ちます。 これは、現在のパンデミックのようなシナリオで特に有益です。

健康管理

AIは、心電図またはCTスキャンを評価して患者の健康リスクを特定するために医療に適用されます。 また、投与量を調整し、癌などの病気に最も適した治療法を選択するのに役立ちます。

人工ニューラルネットワークは、EMRソフトウェアで使用される概念処理技術など、医療診断の臨床的決定をサポートします。 AIは次の場合にも役立ちます。

• 医療記録の分析
• 投薬管理
• 治療の計画
• 相談
• 臨床研修
• ドラッグの作成
• 結果の予測

使用例：MicrosoftによるHanover AIプロジェクトは、医師が800以上のワクチンと薬から最も効果的な癌治療を選択するのに役立ちます。

政府

中国などの国の政府機関は、大量監視にAIを使用しています。 同様に、交通密度の監視や信号のタイミング調整にカメラを使用して、信号を管理するためにも使用できます。

たとえば、インドでは、AIが管理するトラフィックシグナリングが、バンガロール市のトラフィックをクリアして管理するために導入されています。

さらに、多くの国では、通信、コマンド、制御、センサー、相互運用性、統合を改善するために、軍事アプリケーションでAIを使用しています。 また、インテリジェンス、ロジスティクス、自動運転車、サイバーオペレーションなどの収集と分析にも使用されます。

AIの他のアプリケーションは次のとおりです。

• 研究のために膨大なデータを分析するための宇宙探査
• タンパク質の3D構造を決定するための生化学
• コンテンツの作成と自動化。

例： Wordsmithは、自然言語を生成し、データを意味のある洞察に転送するためのプラットフォームです。

• 法律関連のタスクと検索を自動化し、
• 職場の安全衛生管理
• 履歴書を選別してランク付けするための人材
• 仕事のスキルや給与に関連するデータを評価することによる就職活動
• 仮想アシスタントによるカスタマーサービス
• タスクを自動化し、ゲストと通信し、傾向を分析し、消費者のニーズを予測するホスピタリティ。
• 自動車、センサー、ゲーム、おもちゃなどの製造

AIと機械学習とディープラーニング：違い

人工知能、機械学習、深層学習は相互に関連しています。 実際、深層学習は機械学習のサブセットであり、機械学習は人工知能のサブセットです。

したがって、ここでは実際の「違い」の問題ではなく、それらを適用できる範囲の問題です。

それらがどのように異なるかを見てみましょう。

人工知能と機械学習

機械学習とディープラーニング

結論

人工知能、機械学習、深層学習は、スマートマシンを作成し、複雑な問題を解決するための最新の手法です。 ビジネスから家庭まで、あらゆる場所で使用され、生活を楽にします。

DLはMLに分類され、MLはAIに分類されるため、ここでは実際には違いはありませんが、各テクノロジーの範囲は問題ではありません。