ディープラーニングとマシンラーニングの違い

マシンラーニングとは？

マシンラーニング（ML）はAIの一部門であり、データとアルゴリズムを用いて、人間が試行錯誤を通じて知識を獲得して学習する方法を模倣するものです。マシンラーニングアルゴリズムは、指定されたタスクを学習し、向上するために大量のデータを必要とします。このプロセスは、マシンラーニングのサブセットであるディープラーニングとは若干異なります。

教師あり学習

教師あり学習はガイドにもとづく学習手法で、人間がアルゴリズムに既知のデータセットを与えます。各データセットには出力と入力が含まれます。

アルゴリズムが予測をおこなう際、人間のオペレーターはマシンラーニングが学習して進化できるように修正します。オペレーターは、システムが許容レベルの精度に達成するまでこのプロセスを繰り返します。

半教師あり学習

半教師あり学習では、オペレーターはアルゴリズムにラベル付きデータとラベルなしデータの両方を提供します。ラベル付きデータには、アルゴリズムの理解を助けるタグが含まれています。ラベルなしデータには、タグや識別子が含まれていません。

タグ付けされたデータとタグ付けされていないデータを分析することで、マシンラーニングアルゴリズムは非構造化情報の処理を学習できます。

強化学習

強化学習では、アルゴリズムに試行錯誤の方法を教えるために、規則化されたプロセスを実行できるようにします。オペレーターはパラメーターを作成し、定義されたアクションのセットをマシンラーニングシステムに与えます。アルゴリズムはその制約の中でデータセットを探索し、どの戦略が望ましい結果をもたらすのかを学習します。

教師なし学習

教師なし学習では、マシンラーニングアルゴリズムに大規模なデータセットを与えます。ガイダンスは一切与えられない代わりに、データは自由に整理され、適切と思われるように配置されます。

ディープラーニングとマシンラーニングの違い

マシンラーニングプロセスでは、アルゴリズムが正確な予測をおこなう方法を学習できるように、より多くの情報を継続的に与える必要があります。たとえば、マシンラーニングアルゴリズムでは、特定のデータセットに関する追加情報を与えるために、特徴抽出をおこなう必要があります。

これに対して、ディープラーニングでは、多層ニューラルネットワーク構造の生来のデータ処理能力により正確な予測をおこなうことができます。

ディープラーニングテクノロジーは、正確な出力を生成するために必要な人間の介入量を大幅に削減します。 さらに、ディープラーニングアルゴリズムは、構造化されていなくても、大規模なデータセットを処理できます。

ディープラーニングとマシンラーニングの主な違いを確認して、そのメカニズムをさらに調べてみましょう。

データポイントの数

マシンラーニングアルゴリズムは、少量のデータを使って予測をおこなうことができます。しかし、アルゴリズムが利用できるデータが多ければ多いほど、予測の精度は上がります。

ディープラーニングアルゴリズムは、膨大な量のデータを与えなければ出力できません。少ないデータセットでは機能しないのです。

特徴量化プロセス

マシンラーニングでは、人間が正確にタグ付けするなどしてデータの特徴を特定する必要があります。一般的に、マシンラーニングアルゴリズムは、特徴化（新しい特徴を作り出すプロセス）を自律的に実行することはできません。

これに対して、ディープラーニングアルゴリズムは、非構造化データから大まかな特徴を学習できます。また、自律的に新しい特徴を作り出すこともできます。

ハードウェアへの依存

マシンラーニングソリューションは、使用するニューラルネットワーク層が3層以下のため、大きなコンピューター処理能力は必要ありません。そのため、マシンラーニングアルゴリズムは低価格の機器でも実行できます。

ディープラーニングでは、アルゴリズムは膨大場な数の行列積演算を実行します。この演算には、強力なハードウェアが必要です。

実行時間

ほとんどのマシンラーニングアルゴリズムは数時間で学習でき、単純なアルゴリズムは数分で学習できます。これは、アルゴリズムが2～3層のニューラルネットワーク層を使って情報を処理するためです。

対照的に、ディープラーニングアルゴリズムは多数の隠れ層を使ってデータを処理します。特に高度なアルゴリズムでは、トレーニングに数日から数週間かかる場合もあります。

出力

マシンラーニングアルゴリズムの出力は、ほとんどの場合、数値として表されます。この値は分類であったりスコアであったりします。

ディープラーニングの出力は、音、スコア、テキストなど、さまざまな形態を取ることができます。この多様性により、ディープラーニングは、消費者とのコミュニケーションから音声で動作するテレビリモコンの機能まで、幅広いアプリケーションに適しています。

学習アプローチ

マシンラーニングアルゴリズムは、複雑な学習プロセスを、管理可能な小さなステップに分割します。そして、アルゴリズムはその結果を統合された出力にまとめます。

ディープラーニングは、開始-終了（SF）型アプローチで問題を解決します。アルゴリズムは生の入力データを使用して進めていくため、手作業による特徴量の抽出は必要ありません。

ディープラーニングとマシンラーニングの利点

ディープラーニングとマシンラーニングには多くの利点があります。その中でも特に注目すべきものをいくつか紹介します。

• データ入力ソースの増加：いくつかの試算によると、企業が収集するデータの80％から90％は非構造化データです。このようなデータは標準的なツールでは分析できませんが、マシンラーニングとディープラーニングのツールを組み合わせることで、非構造化データを活用できるようになります。
• より適切で迅速な意思決定： ディープラーニングとマシンラーニングのアルゴリズムは、ビジネスリーダーに、意思決定プロセスの指針となり、アクションにつながるインサイトを提供します。
• 業務効率の改善： 米国のビジネス調査によると、回答者の33％がマシンラーニングツールの最大のメリットとして「時間の節約」を挙げています。
• 顧客体験の向上： マシンラーニングツールは、ターゲットオーディエンスの心理に関する実用的なインサイトを提供することで、顧客体験を大幅に向上することができます。消費者も積極的な姿勢を示し、調査参加者の48％が、体験が向上するのであれば「より頻繁に」AIと対話すると回答しています。
• コストの削減： 顧客心理を垣間見ることで、意思決定を迅速化し、全体的な効率を高めることで、マシンラーニングとディープラーニングのツールは大幅なコスト削減への道を開くことができます。

このように、マシンラーニングとディープラーニングのアルゴリズムをワークフローに組み込むことで、ビジネスのあらゆる側面にプラスの影響をもたらすことができます。

ディープラーニングとマシンラーニングの連携

ディープラーニングはマシンラーニングのサブセットであるため、このふたつのテクノロジーははじめから関連性があります。 しかし、複雑なデータセットを解析するために、ディープラーニングアルゴリズムとマシンラーニングアルゴリズムを意図的に併用することができます。

連携の仕組み

ディープラーニングソリューションは、複数のマシンラーニングアルゴリズムを構造化またはレイヤー化して、前述のニューラルネットワークを形成します。データが各レイヤーを通過するにつれて、アルゴリズムは情報を評価し、学習した内容にもとづいて意思決定をおこないます。

たとえば、顧客の買い物習慣に関する膨大なデータが蓄積されているします。その多くは構造化されていません。この未加工のデータを、ディープラーニング技術を使ってふるいにかけ、分類できます。その後、マシンラーニングアルゴリズムを使って、新たに構造化されたより小さな情報のサブセットを効率的に評価し、詳細な情報を判別できます。

ディープラーニングとマシンラーニングは日々活用されています。AIを搭載した音声アシスタントはその代表例で、モバイルユーザーの97％が既にこの技術を利用しています。

ディープラーニングとマシンラーニングの適用方法

AIテクノロジーをワークフローに組み込む際に、マシンラーニングとディープラーニングのどちらかを選ぶ必要はありません。両方の機能を補完的に活用できます。ディープラーニングとマシンラーニングを活用しているさまざまな業界、ビジネス用途、社会的用途を比較してみましょう。

ディープラーニングのユースケース

ディープラーニングのユースケースには次のようなものがあります。

• 金融機関： ディープラーニングアルゴリズムは、金融機関が市況を予測し、投資を導き、顧客により適切なサービスを提供するのに役立ちます。
• カスタマーサービス： ディープラーニングは、カスタマーサービスチームがサポートの提供を迅速化し、ユーザーのニーズを予測することを可能にします。
• 法的機関： 法的機関は、ディープラーニングを使用して犯罪傾向を予測し、コミュニティを守ることができます。
• 医療： ディープラーニングツールは、医療専門家の診断や患者の転帰の改善を支援します。

ディープラーニングテクノロジーが進化していくにつれ、その他の多くの業界にも浸透していくことは間違いないでしょう。

マシンラーニングのユースケース

マシンラーニングのユースケースには以下のようなものがあります。

• パーソナライズされたwebサイト： マシンラーニングによって、閲覧履歴やその他のデータにもとづいて、パーソナライズされた体験を消費者に提供できます。
• 検索エンジン： 同様に、検索エンジンはマシンラーニングアルゴリズムを利用して将来の行動を予測し、ユーザーにより適切な結果を提供できます。
• チャットボット： チャットボットは、時間経過とともに、ユーザーからの問い合わせに対してより迅速で正確な回答を返す方法を学習します。

Adobe Real-Time CDPが、このようなユースケースをどのように活用し、マシンラーニングとディープラーニングをビジネスに役立てるのかをご確認ください。

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