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人工知能、機械学習、およびディープラーニングが広がりは、人々の生活やビジネスに多くの利点をもたらしました。 しかし、多くの人はそれらの違いを理解していません。この記事はそれらの違いを詳細に説明します。
1. 人工知能の拡大
AIテクノロジ – 出典: CRN
AIという言葉が登場した当初、人間の知能は機械で再現できると提唱されており、1956年のダートマス会議以来、さまざまなラボで議論されてきました。
近年、AIは世界中でブームになり、多くの企業が人工知能開発を手掛けています。そのGPUはより速く、より安く、より強力に処理できるという利点があります。 また、それは無制限のストレージ、画像処理、テキストメッセージ、取引などを含むビッグデータ内のデータに関連しています。
AIはコンピューターサイエンス分野に適用できる理論とされています。 AIは人間が作成した機械の知能であり、人間のように頭を悩ませたり、考えたりすることができます。 そして、人間よりもスケーラブルに、体系的に、科学的にデータを処理します。
ただし、特化型AI（弱いAI）で行ったAIは人間と同レベルの知能がないため、チューリングテストを完了することはできません。
では、AI技術はどのように機能し、人間として行動できるのでしょうか。 知性はどのように獲得するのでしょうか？ これから、機械学習の概念を考えてみましょう。
2. 機械学習とは？
機械学習テクノロジー – 出典：Becominghuman
AIのアプローチとして、機械学習はジョブを繰り返し、改善を重ねていく機械システムに深く関連しています。 つまり、機械学習の能力は、情報を分析するためにアルゴリズムを使用して学習し、問題について決定や予測を行うことによって蓄積されます。
さらに、特定の任務を実行する際、詳細なガイダンスを備えたソフトウェアプログラムを作成する代わりに、コンピューターは大量のデータおよびタスクを実行するアルゴリズムの学習によってトレーニングされます。
機械学習なしでは、AIの機能は制限されます。なぜなら、AIはプログラムなしでコンピューターが全てを処理するエネルギー源になるからです。
例えば、写真から猫を識別するプログラムを作成する場合、次のことを行う必要があります：
- 毛皮の色、形、サイズなどの猫の特徴をAIに提供して、機械が識別できるようにします。
- 次に、AIにいくつかの画像を提供します。そのうちの1つに「猫」ラベルを含めます。このようにして機械は猫の特徴を使用してより効率的に選択できます。
- 機械が猫のデータを十分に受け取ると、機械は猫の見つけ方を理解し、猫に対する認識率は95％にまで上がります。
つまり、機械学習はAIのアプリケーションの1つであり、機械にデータ与え、機械自身にそれを学習させることができます。
3. ディープラーニング（深層学習）
深層学習 – 出典：Hackernoon
これは、ディープニューラルネットワークが人間の脳のようにデータを処理できるという機械学習のひとつの手法と見なされています。
ディープラーニングと機械学習の違いは、ディープラーニングでは人間が上記で説明した猫のような特定のオブジェクトを識別する方法を訓練させる必要がないことです。 代わりに、猫の詳細情報を提供するだけで、機械は次のように学びます：
- 猫の写真をたくさん受けとる
- アルゴリズムは、画像の特徴と詳細をチェックする
- 各画像から、形状や大きさなど、多くのレベルで解読されます。 具体的には、同じ形状または線を繰り返し認識した場合、アルゴリズムはそれを重要な特徴としてラベル付けします。
- アルゴリズムは画像分析するとき、どのモデルが猫の証拠を明確に提供しているかを理解できるため、人間は生のデータを提供するだけで済みます。
一般的に、ディープラーニングは一種の機械学習とされていますが、ディープラーニングは自身で学習およびトレーニングすることができます。 また、機械学習と比較して、より多くのデータと計算能力が必要です。 ディープラーニングを適用している企業：
- Amazon
以上が、機械学習、人工知能、ディープラーニングの違いです。 これらの技術は、私たちの生活に適用でき、多くの利益をもたらします。
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