ディープラーニングとは何か？
ディープラーニングは、人工知能（AI）の一種で、コンピュータがデータをもとに自分でルールを学び取る技術です。
簡単に言うと、人間の脳の神経細胞（ニューロン）がたくさんつながっている仕組みをモデルにしています。
例えば、顔認識や音声認識など、複雑なデータを処理しやすい特徴があります。コンピュータに大量の画像や音声を見せることで、どんどん賢くなっていくのが特徴です。
ディープラーニングの大きなポイントは、その名の通り「深い」層をもつニューロンのネットワークを使うこと。この深い層がデータの中から隠れたパターンや特徴を見つける役割を果たします。
つまり、ディープラーニングはデータから自動的に学習して賢くなる人工知能の方法と覚えておくとわかりやすいです。
教師なし学習とは？
次に教師なし学習について説明します。
教師なし学習は、機械に「正解」を教えないでデータを学ばせる方法です。
通常の学習（教師あり学習）では、「これは犬です」「これは猫です」とデータと答えをセットで教えますが、
教師なし学習は答えなしでデータの中から似ているグループを見つけたり、特徴を抽出したりします。
例えば、ネットの中にある大量の写真から似ている写真をまとめる作業や、文章の中から重要なキーワードを見つける時によく使われます。
ポイントは、答えを教えなくてもコンピュータ自身がデータの構造を見つけ出すことができる学習方法だということです。
ディープラーニングと教師なし学習の違い
では、「ディープラーニング」と「教師なし学習」はどう違うのでしょうか？
簡単に言うと、
- ディープラーニングは技術・手法の一つで、人間の脳のような多層の神経ネットワークを使います。
- 教師なし学習は学習方法の一つで、正解ラベルのないデータからパターンや関係性を見つけるものです。
実はディープラーニングは「教師あり学習」だけでなく「教師なし学習」も含みます。
つまり、ディープラーニングの中に教師なし学習の技術もあるのです。
代表例としては
- 教師ありディープラーニング：大量のラベル付き画像を使って猫か犬かを判別する
- 教師なしディープラーニング：データの特徴だけを使って自動でグループ分けや特徴抽出をする
これをまとめると下の表のようになります。
このようにディープラーニングは技術の名称で、教師なし学習は学習方法の一つ。
両者は違う視点から見たものなので「どちらが良い」とか「どちらが正しい」というわけではありません。
目的に応じて使い分けられています。
まとめ
・ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを使う機械学習の手法
・教師なし学習は正解を教えずにデータの構造やパターンを見つける学習方法
・ディープラーニングは教師あり・教師なしどちらの学習でも使われる技術
今回の違いを押さえておけば、AIの仕組みや用語がもっと理解しやすくなりますよ！
これからも興味を持って学んでみてくださいね。
ここで少しディープラーニングの"深さ"について話しましょう。名前に"ディープ（深い）"とある通り、これはニューラルネットワークの層がたくさん重なっていることを意味しています。層が多いほど複雑な特徴を見つけやすくなっていますが、実は層が深すぎると逆に学習が難しくなることもあるんです。だから研究者たちは、どのくらい深くすれば一番うまく学習できるかを日々探しています。機械学習って見た目以上に奥が深い世界ですね！
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