機械学習・ディープラーニング

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！