主な違い - 機械学習と人工知能の違い

人工知能は幅広い概念です。自動運転車やスマートホームなどは、人工知能の一例です。医療、**産業、軍事、農業、家庭などの分野で知能ロボットを導入している国もあります。機械学習は人工知能の一種である。機械学習と人工知能の大きな違いは、機械学習はコンピュータが明示的にプログラムされなくても学習できるようにする人工知能の一形態であり、人工知能は人間に近い知的なパフォーマンスを発揮するコンピュータシステムの理論・開発であるということである。機械学習は、データを解析し、そこから学習し、それに応じて意思決定を行うためにアルゴリズムを使用します。自己学習するアルゴリズムの開発であるのに対し、人工知能は人間と同等の知能を持つシステムやソフトウェアを開発する科学である。

カタログ

1.概要と主な違い 2.機械学習とは 3.人工知能とは 4.機械学習と人工知能の共通点 5.横並び比較～表形式での機械学習と人工知能の比較 6.まとめ

機械学習は何ですか？

アルゴリズムとは、コンピュータに問題を解くように指示する一連の手順である。機械学習は人工知能の一種である。これは、明示的にプログラムされなくても学習する能力をコンピュータに与えるものです。機械学習の問題を解決するための様々なアルゴリズムである。問題の種類に応じて、適切な機械学習アルゴリズムを選択することができる。新しいデータに触れたときに結果を出せるようなコンピュータ・プログラムを開発することに重点を置いています。

機械学習には様々な種類があります。教師あり学習、教師なし学習、強化学習。教師あり学習は、既知のデータセットを使って予測を行う。教師あり学習アルゴリズムには、入力データ（X）とそれに対応する応答値または出力（Y）の集合が与えられる。このデータセットを学習データセットと呼ぶ。このデータセットを用いて、アルゴリズムはモデル（Y = f(X)）を構築し、新しいデータセットを完成させるための出力値を与えることができるようにする。

分類と回帰は、教師ありの機械学習アルゴリズムである。クラシフィケーションは、レコードを分類するために使用されます。簡単な例では、「気温が低いかどうか」です。答えは「イエス」でも「ノー」でもいい。分類する選択肢の数は決まっている。選択肢が2つあれば、2つのカテゴリーに分類されます。選択肢が2つ以上ある場合、分類はマルチカテゴリーとなる。回帰は、数値出力の計算に使用されます。例えば、明日の気温を予測するようなものです。もう一つの例は、家の価値を予測することです。

教師なし学習では、入力データのみが与えられ、そのデータに対応する出力はない。その代わり、算術**はパターンや構造を見つけて、データについてより詳しく知ることができます。クラスタリングは教師なし学習に属します。データをグループやクラスターに分割して、データの解釈を簡単にするものです。

図01：機械学習

強化学習は行動主義心理学から着想を得ています。それは、ある累積的な報酬を最大化するという概念に関係しています。強化学習の例として、コンピュータにチェスをするように指示することが挙げられる。チェスを学ぶには、多くのステップがあります。そのため、すべてのステップを指示することはできません。しかし、ある手が正しいか正しくないかを見分けることはできる。強化学習では、コンピュータは報酬を最大化し、その経験から学習しようとする。また、自動温度調節器もその一例です。システムは必要に応じて温度を上げたり下げたりする必要があります。強化学習は、人間の手をあまり借りずに意思決定を行うべきシステムにとって有益である。

人工知能（AI）は何ですか？

人工知能とは、コンピュータやコンピュータ制御のロボット、ソフトウェアなどを人間と同じような知能にすることです。システム、人間の考え方、人間がどのように学習し、判断し、問題を解決するかに適用されます。最後に、インテリジェントでスマートなシステムが構築されます。人工知能は、現代における新たな技術です。コンピュータサイエンス、生物学、数学、工学など、さまざまな分野の組み合わせです。

図02：人工知能

人工知能はさまざまな応用が可能です。現代のゲームアプリケーションには、人工知能が使われています。人工知能の研究には、自然言語処理も含まれます。コンピュータや機械に、人間が話す自然言語を理解し、それに応じてタスクを実行する能力を与える。また、産業用ロボットの分野にも応用されています。効率的なプロセッサーと膨大なメモリを搭載した、より高度なロボットがあります。新しい環境に適応し、光や温度、音などさまざまな手段でデータを収集することができ、医療や**など幅広い用途で活用されています。人工知能は、光学的文字認識、自動運転車、軍事シミュレーションなどにも利用されています。

機械学習と人工知能の共通点

• どちらも、あるタスクを実行するための複雑なシステムを構築するために使用することができます。
• どちらも統計学や数学がベースになっています。
• 機械学習は、人工知能の最前線です。

機械学習と人工知能の違い

概要 - 機械学習 vs. 人工知能

人工知能は最先端の学問であり、その領域は広い。工学、数学、コンピュータサイエンスなど、多くの分野を包含しています。機械学習と人工知能の違いは、機械学習はコンピュータに明示的にプログラムされなくても学習する能力を与える人工知能の一種であり、人工知能はその理論や手法が人間と同じように知能的にタスクを実行できるコンピュータシステムを開発することである。機械学習は、人工知能の最前線です。

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引用

1.エドワードカン機械学習アルゴリズム|機械学習チュートリアル|データサイエンス・トレーニング|ユリイカ、ユリイカ！ 2017年5月21日。こちらからご覧いただけます 2.15 Ai（人工知能）と機械学習の違い、Patel Vidhu、2017年7月14日。こちらから入手可能です 3. "コンテンツ", 機械学習入門|DigitalOcean, DigitalOcean, 2017年12月11日.こちらから入手可能です 4. "教師あり・教師なし機械学習アルゴリズム" 機械学習の達人、2016年9月21日。5はこちら。tutorialspoint.comのウェブサイト。"マハウト機械学習"ハイライトこちらから入手できます 2.15 Ai（人工知能）vs機械学習、Patel Vidhu、2017年7月14日 3.デジタル・オーシャン。"コンテンツ" 機械学習入門｜DigitalOcean、2017年12月11日 4. "教師あり・教師なし機械学習アルゴリズム" 機械学習の達人、2016年12月11日2016年9月21日 5tutorialspoint.comのサイトです。"マハウト機械学習"