機械学習と人工知能の違い

人工知能と機械学習の違い

人工知能と機械学習は、コンピュータ科学の相関する要素です。これら2つの技術は、現在業界で最もトレンドとなっており、インテリジェントなソフトウェアを作成するために使用されています。

人工知能は、人間の思考能力と行動を模倣できるインテリジェントなマシンを作成するために使用される大きな概念です。機械学習は、人工知能のアプリケーションまたはサブセットで、マシンが明示的にプログラムされることなく利用可能なデータから学習することを可能にします。

人工知能について

人工知能は、コンピュータシステムが人間の知能を模倣または模擬することを可能にするコンピュータ科学の分野です。"Artificial“と”Intelligence“の2つの単語は、「人間が作った思考力」という意味になります。

人工知能システムは、事前にプログラミングする必要はありません。代わりに、システムに既に存在する知能と共に動作するアルゴリズムを使用します。これには、「エンリッチメント学習」や「深層学習」のニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムが含まれます。

現在使用されている人工知能の実装例には、Siri、Google AlphaGo、さまざまなチェスプレイの実装などがあります。

機械学習について

機械学習は、マシンが明示的にプログラムされることなく、特定のドメイン内の歴史的なデータや経験から学習することを可能にする人工知能のサブフィールドです。機械学習は、データから知識を抽出することに依存しています。機械学習モデルは複雑なアルゴリズムで構成されています。試行錯誤を通じて、アルゴリズムはパターンを最もよく説明し、未来の結果やユーザーの行動を最もよく予測するように洗練されます。

機械学習は、マシンやソフトウェアが人間の指導なしに学習することに焦点を当てています。これは、人間が世界のパターンを認識し、学習したルールを通じてパターンを覚える方法と同様です。マシンは提供された情報を分析し、パターンを説明するモデルを作成します。収集された情報は、その後の行動を指導することができます。

機械学習の主な利点は、努力の自動化です。例えば、すでに何を知りたいかを知っている場合、機械学習は目標を達成する速度を加速します。データセット内で有用なパターンを特定できない、または何を知りたいかを知らない場合でも、機械学習は有用なパターンを見つけて調査のためにそれを最前線に持ってくることができます。

現在使用されている機械学習の実装例には、オンライン推奨システム（Googleの検索アルゴリズムなど）、メールスパムフィルター、Facebookの自動友達タグ付け提案などがあります。