機械学習とディープラーニング: 違いと比較

機械学習とディープラーニングは、あらゆるキャリアに不可欠な要素となっています。 長年にわたり、コンピューターは人間の介入をできるだけ少なくして正確な予測を行おうと試みてきました。

機械学習と深層学習は、コンピューターの効率と理解しやすさを向上させることを目的とした人工知能における XNUMX つの試みです。 

主なポイント

1. 機械学習は人工知能のサブセットであり、明示的なプログラミングを行わなくてもコンピューターがデータに基づいて学習し、意思決定を行うことを可能にします。
2. ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークを利用して大量のデータを処理し、複雑な意思決定を行う機械学習の専門分野です。
3. ディープ ラーニングは、画像認識や自然言語処理などの非構造化データを含むタスクに優れていますが、機械学習はさまざまな種類の問題に対してより汎用性があります。

機械学習 vs 深層学習 

機械学習は AI のサブセットであり、コンピューターが特定のタスクで自動的にパフォーマンスを向上できるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発に重点を置いています。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、人工ニューラル ネットワークを使用してデータから学習します。人工ニューラル ネットワークは、レイヤーに編成された相互接続されたノードで構成されています。

機械学習は、人間が情報を取得する方法を模倣するためのデータとアルゴリズムの適用に焦点を当てています。

機械学習を採用している分野には、医療、電子メール フィルタリング、音声認識、コンピュータ ビジョンなどがあります。 また、機械学習は人工知能の進化版です。

機械学習の出力はスコア分類などの数値です。 

深層学習は、表現学習を備えた人工ニューラル ネットワークに基づいています。 深く理解するプロセスには、ネットワーク内の複数のレイヤーの使用が含まれます。

ディープラーニングは、深層構造学習とも呼ばれます。 深層学習では、効率性と理解を確保するために、これらの層を異種混合にすることができます。

深層学習アーキテクチャにはさまざまなものがあります。 深層学習は、数百万のデータポイントで構成されています。

ディープ ラーニングは、データとアルゴリズムを使用して複雑な問題を解決する傾向があります。 

比較表

比較のパラメータ	機械学習	深層学習
データポイント	機械学習は何千ものデータポイントで構成されています。	深層学習には何十万ものデータ ポイントがあります。
演算	機械学習の主な目的は、競争力を維持し、新しいことを学ぶことです。	複雑な問題を解決するディープラーニング機能。
出力	深層学習の出力には、数値だけでなく自由形式の要素も含まれます。	機械学習はディープラーニングよりも複雑ではないため、理解しやすいです。
複雑	機械学習はディープラーニングよりも複雑さが少なく、理解しやすいです。	深層学習は複雑なプロセスです。
設定時間	機械学習では、セットアップ時間が短縮されます。	ディープ ラーニングには、より多くのセットアップ時間が必要です。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、人工知能とコンピューター サイエンスのサブセットです。

機械学習の主な目的は、人間が情報を取得する方法を模倣するためにデータとアルゴリズムを適用することに焦点を当てることです。

機械学習アルゴリズムは、サンプル データに基づいてトレーニング データ モデルを構築します。 

機械学習にはいくつかの実際的な応用例があります。 機械学習を採用している分野には、医療、電子メール フィルタリング、音声認識、コンピュータ ビジョンなどがあります。

機械学習は、従来のアルゴリズムを開発することが困難なため、これらの分野で効果的に使用されています。 機械学習は、ビジネス分野では予測分析として知られています。

したがって、機械学習は、データとアルゴリズムを使用して信頼性の高い結果を生み出すプロセスです。 機械学習は、データとユーザー自身を分析するコンピューター プログラムの開発に重点を置いています。

また、機械学習は人工知能の進化版です。 機械学習の出力はスコア分類などの数値です。 

機械学習の著名な応用例としては、農業、天文学、銀行業務、市民科学、コンピュータ ビジョン、情報検索、保険、手書き認識、マーケティング、医療診断、検索エンジンなどがあります。

機械学習には、期待される結果を提供できないなど、特定の制限があります。 さらに、機械学習はさまざまなデータバイアスの影響を受ける可能性があります。 

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングとは、機械学習の一分野を指します。 深層学習の別名は、構造化深層学習です。

ディープラーニングのアーキテクチャにはさまざまなものがあります。その一部には、ディープニューラルネットワーク、ディープ強化学習、ディープビリーフネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどがあります。

深層学習の実際の応用例としては、コンピューター ビジョン、自然言語処理、バイオインフォマティクス、材料検査、音声認識、医薬品設計などがあります。

深層学習のプロセスには、ネットワーク内の複数の層の使用が含まれます。 これらの層は、効率性と理解しやすさを確保するために、深い理解において異種混合にすることができます。 

ディープラーニングは数百万のデータポイントで構成されます。 深い理解の成果には、数値だけでなく自由形式の要素も含まれます。

ディープラーニングは、データとアルゴリズムを使用して複雑な問題を解決する傾向があります。 貪欲なレイヤーバイレイヤー手法を使用することで、深い理解が構築できます。

ディープラーニング手法は、教師なし学習タスクにおいて非常に重要な実用的応用を持っています。 

深層学習の最も説得力のあるケースは、かなりの規模の音声認識です。 深層学習操作の他の分野には、ビジュアル アート処理、画像認識、自然言語処理、顧客関係管理などがあります。

ただし、一部の深層学習技術は、問題のある動作を示す場合があります。 

機械学習と深層学習の主な違い 

1. 機械学習は数千のデータポイントで構成されていますが、深い理解は数百万のデータポイントで構成されています。 
2. 機械学習の主な目的は、競争力を維持し、新しいことを学ぶことです。 対照的に、深層学習は複雑な問題を解決するために機能します。 
3. 機械学習では、セットアップ時間が短縮されます。 一方、深層学習はより多くのセットアップ時間を必要とします。 
4. 機械学習はディープラーニングよりも複雑さが少なく、理解しやすいです。 
5. 機械学習の出力はスコアの分類などの数値です。 対照的に、深層学習の出力には数値だけでなく自由形式の要素も含まれます。

参考情報

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications