機械学習とディープラーニングは何が違うの？
深層学習との違いもあるのかな…
AIの分野に関心はあるものの、機械学習やディープラーニング・深層学習など、専門用語が多く理解があいまいな人は多いですよね。
簡単にいえば、ディープラーニングは機械学習の1つであり、深層学習はディープラーニングの別名です。
上記を踏まえ、この記事では機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いをわかりやすく解説します。それぞれの勉強方法も解説するので、ぜひ参考にしてください。
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
ディープラーニング（深層学習）とは
ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習のうちの1つで、人間と同じような認識過程で正解を導き出す学習方法です。ディープラーニングは、ディープニューラルネットワークと呼ばれる手法に基づいています。
ニューラルネットワークとは、人間の神経細胞（ニューロン）を模した人工ニューロンをつなげた階層構造のことです。そして、ニューラルネットワークが何層にも深く重なっているものをディープニューラルネットワークと呼びます。
ディープラーニングは、データを各階層で処理する中で、人間が教えなくてもデータの持つ特徴を判断できるのが特徴です。そのため、抽象的な問題でも結果を出しやすく、画像認識や音声・言語処理などで活用されています。
なお、さらに詳しくディープラーニングを知りたい人は次の記事を参考にしてください。
機械学習とは
機械学習とは、人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現する技術を指します。AIがデータから法則性を見つけ出し、さらに分析や予測などをできるようにするための技術です。機械学習は、学習方法によって次の3種類に分けられます。
- 教師あり学習：入力データとその正解を同時に学習させる
- 教師なし学習：正解を与えず入力データのみ学習させる
- 強化学習：入力データとその結果に対する評価を学習させる
機械学習は、それぞれの特徴を理解したうえで目的に合う学習方法を選択するのが重要です。それぞれの学習方法に適した用途が異なり、さまざまな場面で活用されています。
なお、機械学習をさらに詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。
機械学習とディープラーニング（深層学習）の違い3つ
双方の概要をおさえたところで、ここからは機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いを、3つにまとめて解説します。
なお、簡単に双方の違いが知りたい人は次の表を参考にしてください。
学習に要するデータ量
学習に要するデータ量は、機械学習よりもディープラーニング（深層学習）のほうが多いです。機械学習は、学習目的や学習内容について人間が手を加えることで、効率化を図れます。一方ディープラーニングは、目的や内容もすべてAIが判断するため、必要なデータ量は多くなります。
例えば、プログラミングなどのスクールを受講する場合は、基本的に講師に従って決められた分だけ学習を進めることで、一定の知識やスキルをある程度決まった時間で身に付けられるでしょう。一方何かを独学する場合は、何をどれくらい勉強するのか、どのように調べるのかなどをすべて自分で判断しなければならないため、知識やスキルを身に付けるために必要な情報が多くなります。
そのため、データ処理の方向性や基準などが明確な場合や、そもそもデータ量が少ない場合などには機械学習が向いているでしょう。機械学習で望んだ結果が出ない場合には、ディープラーニングを検討することも必要です。
コンピュータの要求スペック
コンピュータのスペックは、機械学習よりもディープラーニング（深層学習）の方が高いものが必要です。機械学習は、複雑な処理ができない分、求められるスペックは低く済みます。一方、ディープラーニングは抽象的な内容までAI自ら学習するため、膨大なデータ量を要し、必然的に要求スペックは高くなります。
ディープラーニングにはより大きな導入コストがかかるため、利用しているコンピュータのスペックを確認したうえで、どちらが適しているか判断しましょう。
処理できる範囲
機械学習は比較的単純な処理しかできないのに対し、ディープラーニングは複雑な処理も可能です。機械学習は、学習の基準がある程度明確なら処理できますが、分析の精度には限度があります。一方、ディープラーニングはAIが抽象的な内容まで学習するため、構築に多くのデータ量を要する分、機械学習より複雑な処理が可能です。
例えば、経済に関して専門知識がない一般の人であれば、日本経済の動向を推察するのは至難の業でしょう。一方、経済専門家であれば、世界各国の経済事情や歴史などさまざまな知識を駆使して高度な分析をし、具体的かつ的確な推察ができるはずです。
機械学習で処理しきれない複雑な問題に対してはディープラーニングを適用する使い分けをするとよいでしょう。なお、次の記事では機械学習とディープラーニングの関係を詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。
機械学習とディープラーニング（深層学習）を行うときに考慮すべき3つのこと
機械学習やディープラーニング（深層学習）は、それぞれ便利でさまざまな用途に活用できますが、ただ導入すればよいわけではありません。
ここでは、機械学習とディープラーニングを行う際に考慮すべきポイントを、3つにまとめて紹介します。
学習に必要なデータを確保できるか
機械学習やディープラーニング（深層学習）を行う前に、AIの学習に必要なデータを確保できるか確認しましょう。
いくら高性能なAIでもデータがなければ学習できず、思うような結果を得られません。例えば、世界的に著名な料理人も、食材や調理器具が一切なければ料理ができないはずです。
機械学習の場合はそこまで多くのデータを必要としませんが、それでも一定の量は必要です。また、ディープラーニングでは機械学習以上に膨大な量のデータを要するため、事前に十分な量を確保できるか把握しておく必要があります。
費用対効果に見合うか
機械学習やディープラーニング（深層学習）を活用する際は、費用対効果が高くなるかを考慮しましょう。
AIを使うには、相応のスペックのコンピュータを用意したり、専門知識や技術を持つエンジニアに業務を依頼したりする必要があり、少なからずコストがかかります。
たとえ多くのコストがかかるとしても、それ以上に利益が大きくなるのであれば導入すべきでしょう。逆に、コストを徹底的に抑えられても、利益がまったく見込めなければ導入してもマイナスになるだけです。
また、AIを活用して成果をあげるには時間もかかるため、リソースを把握したうえで適切なコストで運用できるかを確認するのが重要です。
判断過程のブラックボックス化を考慮できるか
機械学習やディープラーニング（深層学習）を行ううえで、判断過程がブラックボックス化する場合があることを考慮しましょう。
ブラックボックス化とは、内部でどのような処理がされているかが外部から見えずわからない状態のことです。AIの学習においては、アルゴリズムがなぜそのような出力をしたのかがわからない状態をいいます。
機械学習やディープラーニングにおいて、判断過程のブラックボックス化は完全には防げないでしょう。例えば、長年日本で親しまれベストセラーといえるようなお菓子は、製造過程が企業秘密として非公開となっていることがあります。その非公開となっている過程で衛生的な問題が発生した場合は別ですが、何もなければ特に気にしないで口にするはずです。
結果次第で判断するスタンスでブラックボックス化することを前提とし、そのうえでどこまで許容できるかを検討しておく必要があります。
機械学習とディープラーニング（深層学習）の学び方
機械学習やディープラーニング（深層学習）は、未経験でも十分に身に付けられます。
ここでは、機械学習とディープラーニングの学び方を、次の4項目に分けて解説します。
統計学を学ぶ
機械学習とディープラーニング（深層学習）を身に付けるために、統計学を学ぶ必要があります。
統計学は、経験的に得られたデータから規則性・不規則性を明らかにする学問で、AIの活用においても非常に重要です。
統計学というと難しそうな印象を受けますが、専門家レベルの知識が求められるわけでもありません。とはいえ、AIの活用にはデータを取り扱うことが多いため、統計学の知見はある程度身に付けておくべきでしょう。
Pythonを学ぶ
数あるプログラミング言語の中でも、機械学習やディープラーニング（深層学習）のほか、AIの活用に欠かせないのがPythonです。
Pythonは、コードの記述が短くシンプルなため、初心者でも習得しやすい言語として高い需要があります。
また、PythonがAI活用に利用されるのは、実用的なライブラリやフレームワークが充実しているほか、有用なツールが豊富にあるのも大きな理由です。そのため、機械学習やディープラーニングなどのAI活用にかかわる仕事に携わるのであれば、Pythonを優先的に学習するとよいでしょう。
なお、Pythonについて詳しくは次の動画で解説しているので、あわせて参考にしてください。
データベース・モデリングを学ぶ
機械学習やディープラーニング（深層学習）を活用するには、データベースおよびデータモデリングの知見も必要です。
データベースとは、データの管理や保管・抽出ができるデータの「箱」のようなシステムで、データモデリングとはデータの構造、属性と流れを図式化することです。
機械学習やディープラーニングでは、必要なデータを選定してAIに学習させる必要があるため、データに関する専門的な知見が欠かせません。また、データ分析においてもこれらのスキルは重要なので、しっかりと身に付けておきましょう。
実装方法を学ぶ
機械学習やディープラーニングを活用するために、実装方法も学んでおきましょう。
いくら専門的な知識が豊富でも、実装できなければAIを活用しきれません。プログラミングによる実装方法を、事前に押さえておきましょう。
また、実装方法とあわせて、機械学習やディープラーニングの基礎知識も身に付けておくのがおすすめです。基礎を理解していればそれだけ応用もしやすくなるため、着実に知識を積み上げましょう。
なお、次の記事では機械学習の勉強方法を詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。
機械学習とディープラーニング（深層学習）勉強方法
機械学習とディープラーニング（深層学習）を勉強する方法として、主に次の2つが挙げられます。
- スクールに通う
- 独学する
独学は、自分のペースで勉強しやすいほか、ほとんど費用がかからないのがメリットです。次の記事では、機械学習やディープラーニングの勉強におすすめの書籍を紹介しているので、参考にしてください。
ただし、独学はモチベーションの維持が難しいほか、わからないことを解決しにくく、十分な知識を身に付けられない可能性があります。一方スクールは、独学と比べて費用こそかさむものの、実用的な知識やスキルを体系的に習得可能です。
なお、侍エンジニアでは未経験から自走できるAIエンジニアを目指せる「AIアプリコース」をご用意しています。
プロのエンジニアによるマンツーマンレッスンで実践的なスキルを身に付けられるほか、サポートも充実しており安心して学習に臨めます。気になる方は、ぜひ一度無料カウンセリングにお越しください。
まとめ
この記事では、機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いや学び方などを紹介しました。ディープラーニングは機械学習のうちの1つで、それぞれ特徴や活用場面が異なることがわかりましたね。
また、機械学習とディープラーニングは、未経験からでも十分にスキルを身に付けられます。侍エンジニアでは、未経験からAIエンジニアを目指せる「AIアプリコース」をご用意しています。
一人ひとりにあわせたオーダーメイドカリキュラムで、プロのエンジニアによるマンツーマン指導を受けられ、実践的なスキルを習得可能です。無料カウンセリングも実施しているので、気になる方はお気軽にご利用ください。
