人工知能とは

機械学習とは、コンピューター システムが人工知能を実現するために従うプロセスの 1 つです。このプロセスでは、アルゴリズムを使用してデータ内のパターンが特定されます。そのパターンを使用して作成したデータ モデルで、予測を行うことができます。

機械学習モデルは、データのサブセットに対してトレーニングされます。モデルのトレーニングに使用されるデータが、分析対象のデータセット全体の正確な代表であるときは、アルゴリズムによる計算結果の精度が向上します。機械学習モデルが十分にトレーニングされていて、タスクの実行の速さと精度が十分実用的で信頼できるものであるときは、ナロー AI を実現したことになります。

ディープ ラーニングは高度なタイプの機械学習であり、多数のアルゴリズムから成るネットワークを使用します。このネットワークは脳の構造にヒントを得たものであり、ニューラル ネットワークと呼ばれます。ディープ ニューラル ネットワークではニューラル ノードが入れ子になっており、そのネットワークが答えるべき質問のそれぞれは、一連の関連する質問のセットにつながっています。

ディープ ラーニングでは一般的に、大規模なデータ セットに対するトレーニングが必要です。ディープ ラーニングのためのトレーニング セットを構成するデータ ポイントの数は、数百万にも上ることがあります。このような大規模なデータ セットに対するトレーニングを終えたディープ ニューラル ネットワークは、あいまいさの扱いに関してシャロー (浅い) ネットワークを上回ることができます。このことが役立つ用途の例としては、画像認識があります。AI が図形の縁を見つけることができれば、画像の中に何があるかを特定できます。ディープ ラーニングは、チェスのような複雑なゲームで人間のスキルを上回る AI のトレーニングにも使用されています。