機械学習・ディープラーニング

この記事は機械学習・ディープラーニングについて解説した記事です。会話形式のやさしい文章で「機械学習・ディープラーニング」の用語のイメージを紹介した後に、採用に役立つ機械学習・ディープラーニングの知識を解説しています。

1分で分かる!機械学習・ディープラーニングとは?

ジャバード先生こんにちはー!ちょっと聞きたいことがあるんだけど!

こんにちは、ことりん君。どうしたの?

このまえさ、ジャバード先生に人工知能について教えてもらったじゃん?

そうだね。もう人工知能にガクブルしてないかな??

うん!もう大丈夫!やっぱりボクは人工知能についてちょっと勘違いしてたみたい!

それは良かったね。それで聞きたいことって何かな??

あ、そうそう!あれからボクも自分なりに人工知能について調べてみたんだ。

それはいい心がけだね!

そこまでは良かったんだけどさ、色々と分からない言葉が出てきちゃって。

どんな言葉かな??

一番分からないのが「機械学習」と「ディープラーニング」だね。人工知能を実現するための仕組み?みたいなものだと思うんだけど、いまいち分からなくてさ。あと、この2つってどう違うの??

なるほどね。じゃあ今日は機械学習とディープラーニングについて説明するね!

うん!お願いします!

その前に、人工知能と機械学習とディープラーニングの関係について話しておこう。人工知能はこの前説明したとおりだよ。そして、その人工知能を実現するための1つが機械学習なんだ。さらに、その機械学習を行う方法の1つがディープラーニングというわけだよ。
簡単にいうと、人工知能 > 機械学習 > ディープラーニングということになるね。

あ、そういうことなんだ。機械学習はディープラーニングも含んでいるんだね。

そうそう。じゃあ、まずは機械学習から説明するね。機械学習はマシンラーニングとも呼ばれているよ。機械学習を行うためには「大量のデータ(学習データ)」と「チェックすべき特徴」を人間が与えてあげる必要があるんだよ。

ふむふむ。

次はディープラーニングの説明をするよ。さっき説明したように、ディープラーニングは機械学習の種類の1つだよ。だから「大量のデータ(学習データ)」は、機械学習と同じように必要になるんだ。

そこは機械学習もディープラーニングも同じなんだね。

そうなんだ。違いは「チェックすべき特徴」を伝えるか伝えないかだね。ディープラーニングは、人間が「この辺りをチェックしてね」っていうことを伝える必要がないんだ。

う、うん。わかったようなわからないような…。

機械学習とディープラーニングの話をするとき、「赤リンゴと青リンゴ」を用いて説明することが多いんだ。その赤リンゴと青リンゴでお話ししよう。突然だけど、ことりん君は赤リンゴと青リンゴをどうやって判断する??

えっ、形は同じだから、色で判断することになるよね。

そうだね。人間は小さい頃から色んなことを経験してきたから、赤リンゴと青リンゴの違いは、皮の色を見れば判断できるっていうことが分かるんだ。でもコンピュータは、赤リンゴと青リンゴの違いがどこかは分からないんだよ。

ふむふむ。たしかに地球上には色んなものがあるから、その違いをすべて把握するのは難しそうだね。

そういうこと。じゃあ機械学習はどうやっているのかというと、まず必要になるのは大量のリンゴの画像データなんだ。でも、それだけでは判断できないから、人間が「色に注目してみてね」っていう指示を出すんだ。

あぁ、人間が着目すべきところを教えてあげるんだね!

そうそう。機械学習はとても優れた技術であるんだけど、こうやってみると人間が関与する部分も小さくないことがわかるよね。

たしかに。注目すべき点として、ウソだったり、分かりにくいポイントを教えちゃうと、正しい結果が出なくなりそう。じゃあ、ディープラーニングはどうなっているの??

ディープラーニングは、機械学習がさらに進化したものなんだ。ディープラーニングのすごいところは、ディープラーニング自身が「注目すべき点」を見つけちゃうところなんだ。

え、そんなことができるの?

そう。これがディープラーニングが注目されている理由なんだ。ディープラーニングは人間の脳にかなり近い処理をしているんだよ。ちなみに、ディープラーニングが「赤リンゴと青リンゴをどう見分けたか」という点は、完全にブラックボックスになっていて、人間が知ることはできないんだ。

なんか得体が知れないところが、やっぱり恐ろしい気がしてきた…。でも、機械学習とディープラーニングの違いについてはなんとなくわかったよ!ジャバード先生ありがとう!

はーい!またね!

機械学習・ディープラーニングとは?採用に役立つの基礎知識

機械学習とディープラーニングは、どちらも人工知能を実現するためのテクノロジーです。関係性としては、人工知能 (AI) > 機械学習 > ディープラーニングとなります。

機械学習とディープラーニングは学習データで学び、何らかの出力を行います。その出力時に着目すべき点について、機械学習の場合は人間が定義しなければならないことに対して、ディープラーニングは自らで着目点を見つけ出します。このディープラーニングがブレークスルーとなり、様々なシーンで人工知能が活用されるようになったのです。

機械学習とディープラーニングを使うエンジニア

機械学習とディープラーニングに関連するエンジニアとしては、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストといった職種があります。また、最近ではディープラーニングに特化したディープラーニングエンジニアといった職種も生まれています。

機械学習とディープラーニングを使うエンジニアの特徴と在籍業界

「ITエンジニアは理系じゃないと厳しいのでは?」というイメージをお持ちの方も多いと思いますが、ITエンジニアに分類される職種の大半では、あまり理系ならではの知識を必要としません。ただし、機械学習やディープラーニングに関連するエンジニアは、数学や統計学の知識が必要となります。そのような背景もあり、機械学習やディープラーニングの明るいエンジニアは、育成にもかなりの時間を要します。

なお、機械学習やディープラーニングは様々な企業で活用されています。そして、それらは企業の競争力の源泉となるため内製化しているところが多いです。そのため、在籍業界についても特定の業界ではなく、様々な業界に存在しています。

採用する時に知っておくとよいこと

オープンバッチ&デジタルバッチ制度

以前は資格試験や認定資格といえば、紙ベースの合格証や認定証といったものがメインでした。昨今では、こういったものもデジタルになりつつあります。後述する日本ディープラーニング協会のG検定やE資格も、2021年10月よりオープンバッチの発行をスタートしました。また、AWSなどは合格者に対して、デジタルバッチというものを配布しています。

ちなみに日本ディープラーニング協会のオープンバッチは、ブロックチェーンの仕組みが導入されているため、改ざんなどに強い耐性があります。

求人のポイント

求人を作成する時は、下記の内容を求人に入れるとよいです。

1システム(サービス)の詳細
※特にそのシステム(サービス)をなぜ作っているのかを熱量をもって記載する。
2開発環境
3現在のエンジニア組織の体制
4現行システムの課題と募集の背景
5求められる業務と期待値
6エンジニアとしてのスキルアップ支援制度の有無と詳細
7エンジニアチーム内での相互成長のための仕組み(勉強会やLT会など)の有無と詳細
8選考フロー
9待遇
10キャリアパス

機械学習・ディープラーニングの豆知識

機械学習やディープラーニング関連の資格

機械学習やディープラーニングに関連する資格には、以下のようなものがあります。

機械学習やディープラーニング関連のイベント 

機械学習やディープラーニングに関連するイベントは、以下のようなものがあります。

 

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