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機械学習とかディープラーニングとか、何が違うの?

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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。

 

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