機械学習（ML）と人工知能（AI）：その違いとは？
前書き
機械学習（ML）と人工知能（AI）という言葉が最近の流行語になっていますが、この2つが合わさることで、ビジネスと顧客との関わり方に革命的な変化が起きています。 ほとんどすべての産業が、より良い販売、顧客の要求に応じたカスタマイズのために、これらの技術を導入しています。 当然のことながら、MLとAIは表裏一体であり、いくつかの類似した特徴を持つものの、同じものではありません。 今回は、この2つの技術を分析し、共通点とは逆に、両者の持つ違いも紹介する。
機械学習
機械学習は、人工知能の一分野であり、データ、統計的手法、アルゴリズムを用いて人間の知能を模倣するものである。 広義には、機械が人間のように行動し、人間が問題を解決するのとほぼ同様に、複雑な作業を行うことができる能力と定義される。 MLはデータマイニング・プロジェクトにおいて重要な洞察を明らかにすることができ、このようにして明らかにされた情報は、主に顧客により良い方法でサービスを提供するために、多方面で活用されるでしょう。 MLで収集した知見は、ソフトウェア・アプリケーションを作るための意思決定プロセスにも役立つだろう。
機械学習は、これらのアルゴリズムがどのように予測の精度を上げていくか、またその精度の高さによって分類されることが多い。 したがって、MLを行うには、4つのアプローチがあります。
- 教師あり学習
- 半教師付き学習
- 教師なし学習
- 強化学習
データサイエンティストは、予測したいデータによって、どのようなアプローチをとるかを決める。
MLはあらゆるアプリケーションで広く使われており、おそらく皆さんが経験したことのある最も関連性の高い例の1つがFacebookのレコメンデーションエンジンです。 ニュースフィードをスクロールしたときに感じたことがあるのではないでしょうか。 ニュースのパーソナライズ機能が素晴らしく、興味のあるものを読んだり見たりして立ち止まった瞬間に、似たようなアイテムが続々と送られてくるのです。 推薦エンジンはユーザーの閲覧パターンに合わせて常に変化しており、誰かの特定の投稿を読み損ねた瞬間に、ニュースフィードにそれが表示されなくなるのです。 その他、MLが非常に有用である例として、以下のようなものがある。
- 自動運転車…MLでは、対象物が見えたらドライバーに警告を出し、その対象物に近づかないようにすることが可能です。
- スマートアシスタント – 仮想アシスタントは、自然な音声を理解するために教師付きおよび教師なしMLを使用します。
- 顧客関係管理 – CRMソフトウェアは、重要なメールを分析し、チームメンバーにどのメールに最初に返信すべきかを示すことができます。 洗練されたMLシステムは、営業チームにも効果的な回答を促すことができます。
人工知能
人工知能（AI）とは、コンピュータサイエンスの一分野であり、コンピュータで制御されたロボットが知的に行動し、タスクを実行したり、問題解決をしたりすることを可能にするものである。 コンピューターはリアルタイムデータを使ってこれを行い、さまざまな高度な機能を実現することができます。
AIがもたらす可能性は非常に大きく、企業にとって非常に心強いものであり、消費者にとっても同様に有用なものです。 サイバーセキュリティシステムをナビゲートし、継続的に銘柄を分析する倉庫ロボットや、ユーザーの回答を予測し、インテリジェントな応答をするバーチャルアシスタントがいますね。 AIは、統計学、データ解析、コンピュータサイエンス、言語学、神経科学、ハードウェアおよびソフトウェア工学、そして多くの場合、哲学や心理学も兼ね備えています。 また、この技術は、その予測に到達するためにMLとディープラーニングに依存しており、予測、予測、インテリジェントなデータ検索などの技術を使用して、企業が顧客を理解し、コミュニケーションを取ることを支援します。
このことは、MLとAIが一体のものではないことを証明しており、両者を混同することはできない。
しかし、MLとAIもつながっている、その方法は以下の通りです。
コンピュータがAIを使って人間のように考え、行動し、自らタスクをこなす。
コンピュータはMLを使って知能を発達させる。
機械学習は人工知能の開発に役立ちますが、MLだけでAIを開発しなければならないわけではなく、MLはAIをより便利にしてくれるに過ぎません。
MLはデータサイエンスとAIをつなぐもので、データから学習することが目的だからです。 データサイエンスとは、データセットを維持し、そこから意味を導き出すためのデータシステムとプロセスを研究する学問である。 データサイエンティストの仕事は、ツール、テクノロジー、アルゴリズム、原理、アプリケーションを駆使して、ランダムなデータセットの意味を理解することである。
AIとMLを際立たせる違い
AIとは、Artificial Intelligenceの略で、知識を獲得し、それを応用する能力のことです。
MLとは、Machine Learningの略で、その知識や技術を習得することです。
AIは成功確率を上げることを目的としていますが、正確さにはこだわっていません。
MLは精度を重視するが、成功にはこだわらない。
AIを使えば、さまざまな複雑な作業をこなす知的システムを開発することができます。
MLでは、機械は訓練されたタスクだけを実行することができます。
AIは、コンピュータのプログラムのように働いて、スマートな仕事をすることができます。
MLでは、機械がデータを受け取り、そこから学習する。
AIの適用範囲は非常に広く、様々なアプリケーションで活用することが可能です。
MLの範囲は非常に限られています。
AIを使えば、自然の知能をシミュレートし、人間のように振る舞って複雑な問題を解決することができます。
MLを使えば、あるタスクのデータから学習し、そのタスクに最適なパフォーマンスを発揮することができます。
AIは意思決定が全てです。 また、ユーザーにとって最適な解決策を見出すことにも重点を置いています。
MLでは、収集したデータからシステムが新たに学習するため、精度がかなり高くなります。 しかし、ここはデメリットでもあります。 MLモデルは当初高い精度値を示すかもしれませんが、データセットが非常にアンバランスである可能性があり、研究者を惑わせる可能性があります。
AIは最適な解を見つけることに重点を置いています。
MLは、最適かどうかに関わらず、解決策を見出すだけでいいのです。
AIはMLとDeep Learningを組み合わせて、人間の知能を模倣する。
MLはAIのサブセットである。
AIでは、インテリジェントなシステムと予測を得ることができます。
MLでは、知識を得ることができます。
AIは、構造化、半構造化、非構造化など、あらゆる種類のデータを扱うことができます。
MLは構造化されたデータと非構造化されたデータのみを対象として動作する。
AIは、人間の知能をある程度模倣した機械を扱うので、より広い概念となります。 それゆえ、緩やかに定義された用語である。 MLは、特定のタスクを実行するように機械に教え、それに基づいて正確なレポートを提供することに重点を置いているため、より限定的なものとなっています。
主な使い方をチェックしてみましょう。
SiriはAIを使っていて、日に日に良くなっています。 Google翻訳やSophiaのような知的ヒューマノイドロボットもAIを利用しています。
MLの用途は千差万別です。 レコメンデーションエンジンについては、すでに述べたとおりです。 他にも株価予測、Googleの検索アルゴリズム、Facebookの友達提案などもMLを利用しています。 銀行でも、不正行為の検知に使われています。
結論
AIとMLの違いは、あまり明確ではありませんが、やはりあります。 あるデータを基に将来の売上を予測するようにMLを訓練すれば、まさにそれが可能になる。 AIはより知的なシステムを持っているので、訓練された以上のことを確実に実現することができます。 しかし、AIの成功にはMLが重要な役割を果たす。 企業やECサイトでは、AIとMLの両方に大きな利用価値があります。
この2つのテクノロジーは、私たちの生活に取り返しのつかない形で織り込まれており、ビジネスであれ、日々の生活活動であれ、どこにいてもその影響を感じることができます。
興味深いリンク：
写真：Canva
著者：Sascha Thattilは、YUHIROグループの一員であるSoftware-Developer-India.comで働いています。 YUHIROは、IT企業、代理店、IT部門にプログラマーを提供するドイツとインドの企業です。
コメントを残す