ディープラーニングとマシンラーニングの違いを理解するための3つのポイント

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ディープラーニングとマシンラーニングの違いをわかりやすく解説

この言葉の世界は少しややこしく感じる人もいますが、実は「学び方の違い」を表しているだけです。まずは結論を先に伝えます。
マシンラーニングは機械がデータから学ぶ方法の総称であり、ディープラーニングはその中で「深い層をもつニューラーネットワークを使う」手法のことを指します。
つまり、ディープラーニングはマシンラーニングの一つの分類であり、全体としてのマシンラーニングの構成要素の一つでもあるのです。
では、どうしてこの区別があるのか、実務の場面ではどう使い分けるのかを順番に見ていきましょう。

この話を通して覚えておきたいのは、データが増えれば増えるほどディープラーニングの力が発揮しやすくなる、という点です。次に進む前に、誰がどんな課題でこの技術を選ぶのかを考えてみると理解が深まります。

例えば画像認識や音声認識のように「複雑な特徴」を自動で見つける必要がある場合、ディープラーニングは強力な武器になりますが、データが少なかったり計算資源が限られている場合には必ずしも最適とは限りません。

ディープラーニングとは何か

ディープラーニングは「多層のニューラーネットワーク」という仕組みを使います。ニューラーネットワークは脳の神経細胞の働きを模倣したモデルで、入力されたデータを複数の層を通じて段階的に処理します。
層が深くなるほど抽象的な特徴をとらえる力が強くなります。例えば写真を学習させるとき、最初の層は「エッジ」を見つけ、次の層は「形」を認識し、さらに上の層は「物体」を判断します。
この階層的な特徴抽出がディープラーニングのキモです。
大量のデータと計算資源があるとき、この手法は非常に高い精度を出すことが多いです。

ディープラーニングはさらに進んだ応用として、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ネットワークなどの特別な構造を使うことも多く、画像や音声、自然言語の分野で実際に成果を出しています。これらの技術は学び方が難しそうに見えますが、基礎を押さえれば日常的なデータ分析にも活かせます。データをもとに機械に「何かを見つけさせる」仕組みは、今後の社会でますます重要なスキルになるでしょう。

マシンラーニングとは何か

マシンラーニングは「データから学習して予測や決定を行う方法」の総称です。
大学の授業で習う場合は、線形回帰、決定木、クラスタリングなど色々な技法が含まれます。
これらは通常、モデルを設計する人が特徴量を選んだり、学習アルゴリズムを選択したりします。
この点がディープラーニングと大きく違うところです。
マシンラーニングはデータの量が少なくても良い場合が多く、計算資源をあまり使わないアプローチもあります。
ただし「人間が特徴を設計する」手動の特徴量エンジニアリングが必要になることがあり、やや手間が増えることもあります。

加えて、マシンラーニングには教師あり学習と教師なし学習、半教師あり学習などの学習形態があり、問題の性質に応じて使い分けます。実務ではデータ前処理や評価指標の選択も重要な仕事です。
近年はツールが豊富で、初心者にも扱えるライブラリが増えていますが、道具を使いこなすにはデータの理解が欠かせません。

違いをわかりやすく整理する3つのポイント

ここから3つのポイントを詳しく見ていきます。ポイント1はデータ量の違いです。ポイント2は特徴量設計の有無、ポイント3は計算資源とモデルの複雑さです。
この3点を押さえると、どの技術を選ぶべきかが直感的にわかります。

• ポイント1はデータ量と表現力の関係です。ディープラーニングは多層のネットワークを使い、データが豊富なときに高い精度を出します。逆にデータが少ないと過学習のリスクが高く、工夫が必要です。
• ポイント2は特徴量設計の手間です。マシンラーニングは人が特徴を設計することが多く、データの性質を理解する力が試されます。ディープラーニングは自動で特徴を見つける力が強い反面、黒箱に近くなりがちです。
• ポイント3は計算資源です。ディープラーニングは高性能なハードウェアを要することが多く、学習時間も長くなりがちです。

この3つの視点で整理すると、現実の課題に対して最適なアプローチを選びやすくなります。
最後に一つだけ覚えておくと良いのは、両者は互いに補完し合うことが多いという点です。状況に応じて使い分けるのが賢い選択です。

able>要点説明データ量ディープラーニングは大量のデータを活かして力を発揮する。特徴量設計マシンラーニングは人が設計することが多く、ディープラーニングは自動で抽出。計算資源ディープラーニングは高性能なハードウェアを必要とすることが多い。

ピックアップ解説

友達同士の何気ない雑談の中からディープラーニングの道を深掘りします。Aが「ディープラーニングって何が深いの？」と尋ね、Bが「名前の意味じゃなく実際のしくみの深さなんだ」と答えます。Aは「少ないデータでも動く？」と心配しますが、Bは「伝統的な手法では人が作る特徴量が効く場面もある。ディープラーニングはデータ量が増えると力を発揮する」と説明します。二人は例として写真を挙げ、最初の層がエッジを拾い、次の層が形を認識し、上の層が物体を判断する過程をイメージします。こんな日常的なイメージが、難しい専門用語を分かりやすくしてくれます。

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