機械学習とディープラーニングの違いを解説！

目次：

1. ピザの話を通じて機械学習とディープラーニングの違いを説明する
2. 機械学習とディープラーニングの定義
3. 機械学習とディープラーニングの階層構造
4. 精度予測のための機械学習アルゴリズム
   • X1: ピザを注文すべきかどうかの判断要素1
   • X2: ピザを注文すべきかどうかの判断要素2
   • X3: ピザを注文すべきかどうかの判断要素3
   • 重み付けの計算
   • 出力の計算
5. ディープラーニングの特徴と階層構造
6. 機械学習とディープラーニングの違い：人間の介入の有無と層の数
7. 教師あり学習と教師なし学習
8. ニューラルネットワークの種類と特徴
   • フィードフォワードニューラルネットワーク
   • バックプロパゲーションニューラルネットワーク
9. 機械学習とディープラーニングの共通点と違い
10. まとめ: ピザ、バーガー、タコはどれも美味しい！
11. このビデオが気に入ったら他のビデオもチェックしてみよう
12. ご質問や意見があればお気軽にコメントしてください
13. チャンネル登録やいいねをお願いします
14. お食事の時間になりました、いただきます！

🍕 ピザの話を通じて機械学習とディープラーニングの違いを説明する

こんにちは！もしも今お腹が空いているなら、このビデオを一時停止しておやつを用意してから再開した方がいいかもしれません。なぜなら、私はピザの話をしながら機械学習とディープラーニングの違いを説明するからです。おいしい、美味しいピザの話ですよ！

それでは、まず基本的な疑問について考えてみましょう。これらの2つの用語の違いは何でしょうか？簡単に言うと、ディープラーニングは機械学習の一部です。実際、階層構造は次のようになります。トップにはAIまたは人工知能があります。AIのサブフィールドには機械学習があります。その下にはニューラルネットワーク（NN）があります。そしてそれがディープラーニングアルゴリズムの基盤となっています。IBMテクノロジーチャンネルでは、これらのトピックに関するさまざまなビデオをご覧いただけますので、ぜひチャンネル登録をご検討ください。

機械学習アルゴリズムは、構造化されたラベル付きデータを利用して予測を行います。それでは、ピザを夕食に注文すべきかどうかを判断するためのモデルを作成してみましょう。その判断には3つの主要な要素が影響します。それでは、これらを入力としてマッピングしてみましょう。

まず最初の要素はX1と呼びましょう。X1は「外食することで時間を節約できますか？」という問いです。はいなら1、いいえなら0とします。それでは、時間を節約できるので、X1は1となります。次はX2です。この要素は「ピザを注文することで減量できますか？」という問いですが、私はトッピングをたくさん注文するつもりなので、0とします。そしてX3です。「ピザを注文することでお金を節約できますか？」という問いですが、実は今日は無料のクーポンがあるので、これは1とします。

では、これらのバイナリの回答、1と0を使って計算します。ニューラルネットワークのニューロンは、マイナス無限大からプラス無限大までの値を表すことができますが、今回は単純化のために1と0を使用しています。入力が定義されたら、重みを割り当てて重要度を決定します。大きな重みは、他の入力に比べて単一の入力の貢献度をより重要視します。ここでは、閾値は5ですので、それぞれに重みを割り当てましょう。W1には5を与えます。時間を大切にするのでフルマークです。W2は「減量できるかどうか」でしたので、3とします。W3には2を与えます。どちらにせよ、ピザを注文することで銀行を破産させるわけではないので。

これらの重みをモデルに組み込み、活性化関数を使用して出力を計算します。この場合、出力とはピザを注文するかどうかの判断のことです。では、それを計算してみましょう。これらの重みと入力を使って、出力（yハット）を計算します。1×5、0×3、1×2ですね。そして閾値を考慮する必要があります。今回の閾値は5だったので、1×5は5、0×3は0、1×2は2です。それらを足し算して、-5を引けば、合計は+2となります。出力が正の数なので、ピザの注文に相当します！

では、これが機械学習の話でした。では、ディープラーニングとは何が違うのでしょうか？それは「3」以上です。つまり、ニューラルネットワークが3つ以上の層からなる場合、入力層と出力層を含めてディープニューラルネットワークと考えられます。入力と出力があり、その中間に複数の層があるのです。これがディープラーニングネットワークです。

クラシカルな機械学習は、人間の介入によって学習することが多いです。人間の専門家がデータ入力の違いを理解するための特徴の階層を決定します。例えば、ピザ、バーガー、タコの異なる種類の画像を見せた場合、それぞれをデータセットにラベル付けしてニューラルネットワークで処理することができます。ここで、人間の専門家が各写真を特定の種類のファストフードとして区別する特徴を決定しています。例えば、各食べ物のパンが区別する特徴となる場合があります。これを教師あり学習と呼びます。なぜなら、このプロセスには人間の介入や監督が必要だからです。

ディープマシンラーニングは、ラベル付きデータセットを必要としません。テキストや画像のような非構造化データをそのまま取り込むことができ、ピザ、バーガー、タコを区別するための特徴セットを自動的に決定することもできます。データのパターンを観察することで、ディープラーニングモデルは適切に入力をクラスタリングすることができます。これらのアルゴリズムは人間の介入を必要とせず、教師なし学習と呼ばれます。

ほとんどのディープニューラルネットワークはフィードフォワード型です。つまり、入力から出力に向かう一方向性を持っています。ただし、バックプロパゲーションという方法を使ってモデルをトレーニングすることもできます。これは、出力から入力に向かう逆方向に進む方法です。バックプロパゲーションを使用することで、各ニューロンに関連付けられるエラーを計算し、アルゴリズムを適切に調整することができます。

機械学習とディープラーニングについて話すときは、基本的に同じ研究分野を指しています。ニューラルネットワークは、両方の学習タイプの基盤です。ただし、違いはニューラルネットワークの層の数、つまり3つ以上であるかどうか、およびデータのラベル付けに人間の介入が必要であるかどうかです。

ピザ、バーガー、タコといった食べ物がお好きですか？それでは、今日の話はここまでです。お昼ご飯の時間ですね！おいしく召し上がってください！それでは、このビデオがお気に入りいただけた場合は、他のビデオもご覧ください。質問や意見があれば、お問い合わせください。また、将来的にもこのようなビデオを見たい場合は、いいねやチャンネル登録をお願いします。ご視聴ありがとうございました！