機械学習と深層学習の違いは何ですか?

データ内のパターンを識別するには、機械学習 (ML) と深層学習の両方を使用できます。どちらもデータセットを利用して、複雑な数学モデルに基づくアルゴリズムのトレーニングを行います。トレーニング中、アルゴリズムは既知の出力と入力の間の相関関係を見つけます。その後、モデルは未知の入力に基づいて出力を自動的に生成または予測できます。従来のプログラミングとは異なり、学習プロセスも自動的に行われ、人間の介入も最小限に抑えられます。

機械学習と深層学習のその他の類似点は次のとおりです。

人工知能技術

機械学習と深層学習はどちらもデータサイエンスと人工知能 (AI) の一部分です。どちらも、従来のプログラミング技術では膨大な時間とリソースを必要としていた複雑な計算タスクを完了できます。

統計的根拠

深層学習と ML はどちらも統計的手法を使用して、データセットを使用してアルゴリズムをトレーニングします。これらの手法には、リグレッション分析、決定木、線形代数、微積分学が含まれます。機械学習と深層学習の専門家はどちらも統計をよく理解しています。

大規模なデータセット

機械学習と深層学習のどちらも、より正確な予測を行うには、質の高いトレーニングデータが大量に必要です。たとえば、ML モデルでは機能ごとに約 50 ～ 100 のデータポイントが必要で、深層学習モデルでは機能ごとに数千のデータポイントが必要です。

幅広く多様な用途

深層学習と ML のソリューションは、あらゆる業界やアプリケーションの複雑な問題を解決します。このようなタイプの問題に従来のプログラミングや統計的手法を使用すると、解決や最適化にかなり時間がかかります。

計算能力要件

機械学習アルゴリズムのトレーニングと実行には、かなりの計算能力が必要です。また、深層学習は複雑化しているため、計算要件はさらに高くなります。計算能力とクラウドリソースの最近の進歩により、その両方を個人で使用できるようになりました。

段階的な進歩

機械学習や深層学習のソリューションでは、多くのデータを取り込むほど、パターン認識の精度も高まります。入力をシステムに追加すると、それをトレーニング用のデータポイントとして使用することでシステムが向上します。

深層学習は機械学習の一部分です。深層学習は高度な ML 技術と考えることができます。それぞれにさまざまな用途があります。ただし、深層学習ソリューションには、より大きなデータセット、インフラストラクチャ、それに伴うコストなど、より多くのリソースが必要です。

ML と深層学習のその他の違いは次のとおりです。

想定されるユースケース

ML と深層学習のどちらを使用するかは、処理する必要があるデータのタイプによって異なります。ML は、分類システムや推奨システムなどの構造化データからパターンを識別します。たとえば、企業は機械学習を使用して、以前の顧客離れデータに基づいて顧客がいつ購読を解除するかを予測できます。 

一方、深層学習ソリューションは、特徴を抽出するために高度な抽象化が必要な非構造化データに適しています。深層学習のタスクには、データオブジェクト間の複雑な関係を特定する必要がある画像分類や自然言語処理が含まれます。たとえば、深層学習ソリューションでは、ソーシャルメディアでのメンションを分析してユーザーの感情を判断できます。

問題解決アプローチ

従来の機械学習では、通常、人間が手作業で生データから特徴を選択して抽出し、それらに重みを割り当てる機能エンジニアリングが必要でした。一方、深層学習ソリューションは人間の介入を最小限に抑えて特徴量エンジニアリングを実行します。

深層学習のニューラルネットワークアーキテクチャは、設計上より複雑です。深層学習ソリューションの学習方法は、人間の脳の働きをモデルにしており、ニューロンはノードで表されます。深層ニューラルネットワークは、入力層と出力層のノードを含む 3 層以上のノードで構成されます。 

深層学習では、ニューラルネットワークのすべてのノードが各機能に自律的に重みを割り当てます。情報は、入力から出力へと順方向にネットワークを流れます。次に、予測出力と実際の出力の差が計算されます。そして、このエラーはネットワークを介して逆伝播され、ニューロンの重みが調整されます。

深層学習では、自動的な重み付け処理、アーキテクチャレベルの深さ、使用される手法を考慮すると、機械学習よりもはるかに多くの演算をモデルで解決する必要があります。

トレーニング方法

ML には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習の 4 つの主要なトレーニング方法があります。その他のトレーニング方法には、転移学習やセルフ教師あり学習があります。

対照的に、深層学習アルゴリズムでは、いくつかのタイプのより複雑なトレーニング方法を使用します。これらには、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、生成型アドバーサルネットワーク、およびオートエンコーダーが含まれます。

パフォーマンス

ML と深層学習はどちらも、他方よりもパフォーマンスが優れている特定のユースケースがあります。

新しい受信スパムメッセージの識別などの単純なタスクには、機械学習が適しており、通常は深層学習ソリューションよりも優れています。医療画像認識などのより複雑なタスクでは、深層学習ソリューションは人間の目には見えない異常を特定できるため、ML ソリューションよりも優れています。

人間の関与

機械学習と深層学習のどちらのソリューションも、機能するには人間が大きく関与することが必要です。誰かが問題を定義し、データを準備し、モデルを選択してトレーニングし、ソリューションを評価、最適化、デプロイする必要があります。

ML モデルは、決定木決定木などのより単純な数学モデルから派生しているため、解釈しやすくなります。

逆に、深層学習モデルは数学的に複雑なため、詳細に分析するにはかなりの時間がかかります。とはいえ、ニューラルネットワークの学習方法により、データにラベルを付ける必要がなくなります。トレーニング済みのモデルとプラットフォームを選択することで、人間の関与をさらに減らすことができます。

インフラストラクチャ要件

深層学習モデルはより複雑で大規模なデータセットを必要とするため、ML モデルよりも多くのストレージと計算能力を必要とします。機械学習のデータとモデルは単一のインスタンスまたはサーバークラスターで実行できますが、深層学習モデルには高性能クラスターやその他の充実したインフラストラクチャが必要になることがよくあります。

深層学習ソリューションのインフラストラクチャ要件により、ML よりもコストが大幅に高くなる可能性があります。現場のインフラストラクチャは、深層学習ソリューションを実行するには実用的ではないか、費用対効果が高くない場合があります。スケーラブルなインフラストラクチャとフルマネージド型の深層学習サービスを使用することでコストを管理できます。

Amazon Web Services (AWS) には機械学習 (ML) や深層学習 (DL) のソリューションが数多くあります。これにより、すべてのアプリケーションとユースケースに AI を統合できます。

従来の ML の場合、Amazon SageMaker は強力でスケーラブルなクラウドインフラストラクチャ上でアルゴリズムを構築、トレーニング、デプロイするための完全なプラットフォームです。

深層学習の要求には、次のようなフルマネージドサービスを使用できます。

• Amazon Comprehend では、自然言語処理を使用してあらゆるテキストから貴重なインサイトを引き出すことができます。また、Amazon Comprehend Medical では、より複雑な医学テキストも使用できます。
• Amazon Fraud Detector は、過去の記録に基づいて不正行為を検出するのに役立ちます。
• Amazon Lex は、インテリジェントなチャットボットと会話型インターフェイスを構築するのに役立ちます。
• Amazon Personalize は、顧客をすばやくセグメント化し、精選されたレコメンデーションシステムを構築するのに役立ちます。
• Amazon Polly は、多数の言語の入力テキストから自然な発音の話し言葉を作成するのに役立ちます。
• Amazon Rekognition は、あらかじめ用意された画像認識と動画分析に役立ちます。
• Amazon Textract は、コンピュータで生成されたドキュメントや手書きのドキュメントからテキストを抽出するのに役立ちます。

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