AI~機械学習とディープラーニングの違い

blueppt_ml2dl

IT説明図:AI-機械学習とディープラーニングの位置づけ

図はダウンロード可 zip 約36KB pptx 約44KB
¥220(税込)

人との対比も含めて、横軸に、人とコンピュータによる判断、縦軸には、答えの理由が理解しやすい・しにくいを取り4象限で整理します。
そこに、人による集計・分析、統計分析、機械学習、ディープラーニングの4つをプロットします。

AIという観点では、AI > 機械学習 > ディープラーニング のような式になります。

機械学習は、コンピュータがサンプルのデータを反復して解析して、データを整理する規則やルール、判断基準などもデータベースに蓄積していきます。
処理を必要とするデータに対して蓄積したデータベースをもとに実行します。

対して、ディープラーニングは、膨大で多様なデータから自律的に特徴を学習する人間の脳のようなかたちで処理を実行します。
機械学習は特徴量を人が示して、ディープラーニングは特徴量の抽出もコンピュータが実行します。
特徴量とは、果物のバナナを例にとると、黄色い、長さ20cmくらいなどのような、人が測定できる特徴のことです。

※ダウンロードファイルには、透かしのロゴはありません。

記事:AIにデータを食わせるはこちら

説明図:AI活用のアプローチはこちら

DX関連技術を集めたページはこちら

各種技術の説明図の目次はこちら