機械学習とかディープラーニングとか、何が違うの?
サーチマン佐藤です。
こんにちは。
新しい元号、「令和」決まりましたね。
おめでとうございます。
響きもいいし、
日本の万葉集からとったところもいい。
万葉集は、身分に関係なく和歌を集めた、
日本最古の和歌集。
日本の情景が浮かぶし、
今回の序文自体も、春の風景を描いて美しい。
・・・と私は思うのですが、
まあ、我々システムを扱っている人間からすると、
合理的に、西暦だけでもいいのでは？と思うこともある。
私も少し思ったことあります。
しかし、人間、合理的ばかりを、
良しとはしないわけで、
時代が変わるって、
刷新されるこの伝統、雰囲気、
実際、元号特需もありそうだし、
日本人として、楽しみましょう。
あっ、すみません。
もしかして、システム改修で大変な方には、
「お疲れ様です」とエールも送りますよ。
さて、本題へ。
現在、以下の講習を開講中です。
「(pythonで)機械学習の基礎講習」
今日は、この講習を受講せずとも、
恥をかかないように、
豆知識、お送りしますね。
・・・と言うのは、
先日、ある人から、
こんな発言を聞いたから。
「機械学習より、ディープラーニングでしょ」
う～ん、なんとも（苦笑）。
これ、言葉として矛盾しているのですが、
何が矛盾か、わかりますか？
実は、ディープラーニングって、
機械学習のことです。
機械学習の定義は何か？と言えば、
入力データと結果データがあって、
そのデータ間にモデルを作って、
学習させて、未来を予測すること。
ディープラーニングも、同じです。
入力データと結果データがあって、
そのデータ間にモデルを作って、
学習させて、未来を予測する。
ただ、そのモデルが、
ディープラーニングの場合、
ニューラルネットワークで、
中間層にノードが存在する、と。
それだけの話ですからね。
（イメージは、追伸で）
数式だと、こう表現できますよ。
機械学習＞回帰分析
機械学習＞ディープラーニング
さらに言えば、
AI＞機械学習
だから、「AI」と言った場合は、
必ずしも、入力データや結果データが無くてもいい。
人間の脳のような働きをすればいい。
だから、なんでもかんでも、
「AI」と言えばいいと思って、
煽る言葉として使われるんですけどね（苦笑）。
「AIに仕事を奪われる」
「これからはAIの時代」
一面の真実ですが、
マーケティング的な煽りも、
感じるでしょ（笑）。
まあ、AIで煽る人の話は別途するとして、
まず、我々がデータを扱うなら、
機械学習です。
で、機械学習といえば、
入力データと結果データは何か？
そのモデルは何か？
回帰分析？
ディープラーニング？
という話の流れが、
論理的ですからね。
くれぐれも、
「機械学習より、ディープラーニングでしょ」と、
言わないように。
知っている人からすると、
失笑されるかもなので（笑）。
以上、豆知識でした。
ではでは、またお会いしましょう。
ありがとうございました。
●追伸
ニューラルネットワークって何か？
模式図は、こんな感じ。
https://twitter.com/sato_searchman/status/1112906596286291968
でも、意味不明かな？？
私は思うのですが、これも一回、
手計算でやってみればいいと思うのですよ。
一回手計算でやれば、
「あ～、こんな感じか」って、すぐにわかる。
いや、もちろん、手計算レベルでは、
本当に「りんご」と「梨」を区別できないですよ。
ただ、こんな計算を裏でやっているって、
その実感は、わく。
そうすれば、理解もスムーズだと思うんですけどね。
「超初心者のJava無料講習」
最新版のテキストにしたので、利用くださいね。
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