人に教わるか、自ら学習するか

機械学習

説明する博士

機械学習は、人間が物質の定義を教える必要があります。
(人に教わる)

 

例えば、機械学習では、イチゴの定義である「赤い」「ブツブツがある」「緑色のヘタがある」などといった特徴を人間が教え込む必要があります。

 

さらに、より複雑な特徴を教えなければ、AIは「これがイチゴ」だと判断できません。

 

ディープラーニング(深層学習)

野イチゴ

ディープラーニングはAI自らが物質の定義を学びます。

(自ら学習する)

 

イチゴの例ですと、ディープラーニングでは、AIが学習データからイチゴの特徴を学びます。


AIが自ら学ぶため、人間にとっての手間が大幅に軽減されます。

 

AI自身が特徴を細かく学び、分析できるようになったことで、画像認識の分野では大きな進歩を見せています。

 

例えば、車の自動運転システムで画像認識は、役立っています。

 

人は標識や歩行者、他の車など、多くの物を見分けて運転しています。

 

人は視覚を通して「それが何であるか」判断しますが、ディープラーニング(深層学習)の登場によって、コンピュータが「視覚」による「識別能力」を出来るようになりました。

機械学習とディープラーニングの違い (図解)

機械学習 ディープラーニング

「先がとがっている」「赤い」「練乳をかける」「緑のヘタ」「種がある」「白い花が咲く」「日本では157種が栽培されている」「白いものもある」など・・・。

人が入力する必要がある

いちご

 

入力は不要

機械学習は法則を教える手間がかかる

ディープラーニングは自ら学習してルールを見出す。

すでに幅広い分野で活用されているディープラーニング画像認識技術

現在、画像認識技術は実用化段階に来ています。

 

認識精度は従来の画像認識システムと比較して格段に高まり、エラー率が低減しました。

 

監視カメラ、個人認証や識別、物体識別など幅広い分野でディープラーニングは既に活用されています。

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