機械学習とディープラーニング：機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングはどちらもテクノロジー業界の流行語です。 機械学習と深層学習はどちらも、人工知能技術の下位区分です。 さらに詳しく説明すると、ディープラーニングは機械学習テクノロジーの下位区分です。

機械学習とディープラーニングの基本に精通している場合は、すばらしいニュースです。

ただし、AI分野に慣れていない場合は、混乱する必要があります。 機械学習とディープラーニングの違いは何ですか？

心配することは何もありません。 この記事では、わかりやすい言語の違いについて説明します。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、コンピューターアルゴリズムを研究するテクノロジーの一分野です。 これらのアルゴリズムにより、システムはデータから学習したり、経験を通じてそれ自体を改善したりすることができます。 機械学習アルゴリズムは、明示的にプログラムされていなくても予測や決定を行います。

簡単にするために、使用したAIアプリケーションをいくつか思い出させてください。 コンピューターでチェスをしたことを覚えていますか？ はい、それはAIの初期の頃でした。 これらのチェスゲームは、プログラマーによって設計されたハードコードされたアルゴリズムの結果でした。 コンピュータープログラマーは、これらのチェスゲームの最良の結果と記述されたコードを備えた一連のスマートな動きについて考えました。

機械学習は、AIアルゴリズムの初期の時代をはるかに上回っています。 機械学習アルゴリズムは、問題を解決するためにハードコードされたルールを使用して設計されていません。 これらのアルゴリズムは、実際のデータを供給することによって、それ自体で学習します。 これは、時間が経つにつれて、機械学習アルゴリズムがスマートになり、独自の予測を行うことを意味します。

例を見て、これらのアルゴリズムがどのように独自に学習するかを理解しましょう。 ウサギとマウスの画像のコレクションをMLアルゴリズムにフィードします。 ここで、MLアルゴリズムを使用して、ウサギとマウスの写真を別々に識別します。 動作させるには、構造化データをMLアルゴリズムにフィードする必要があります。 次に、画像内のウサギとマウスの特定の機能にラベルを付け、MLアルゴリズムに提示します。 MLアルゴリズムは、このラベル付けされたデータから、これら2匹の動物の明確な特性を学習します。 ラベルから学習した特徴に基づいて、ウサギとマウスの何百万もの画像を識別し続けます。

続きを読む：ディープラーニングとニューラルネットワーク：ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、連続するレイヤーの仮想ニューロンで構成される機械学習のブランチです。 ディープラーニングは非常に柔軟性があり、人間の脳機能に触発されています。 各ニューロンの仕事は、そこに入る入力を分析し、出力を次のニューロンに転送するかどうかを決定することです。 層内のすべてのニューロンは接続されています。 ニューロンネットワークは、人間の脳と同じように、多くの問題を解決することができます。

ディープラーニングがどのように機能するかを理解するために、ウサギとマウスの画像識別の同じ例を見てみましょう。 この問題を解決するために、ディープラーニングネットワークは別のアプローチを取ります。 利点は、動物を識別するために構造化またはラベル付けされたデータを必要としないことです。

ウサギとマウスの画像を深層学習ニューラルネットワークにフィードすると、この入力はニューロンの異なる層を通過します。 階層内のニューロンの各層は、画像の特定の機能を定義し、それを次のレベルに移動します。 ディープラーニングネットワークと人間の脳の類似性を確認できますか？ 人間の脳はまた、問題を概念とクエリの異なる階層に渡し、解決策を見つけることによって問題を解決します。

データがニューロンネットワークの異なる層を介して処理されると、両方の動物を分類するための特定の識別子が作成されます。

機械学習とディープラーニングの主な違い

これらは、機械学習とディープラーニングがどのように機能するかを説明するための基本的な例にすぎません。 ここで、主な違いを要約しましょう。

• 機械学習には、構造化されたデータとラベル付けされた機能からの学習が必要です。 対照的に、ディープラーニングは構造化またはラベル付けされたデータを必要とせず、人工ニューロンネットワーク内でデータを処理します。

• 機械学習アルゴリズムは、経験を積んで物事を行うことを学ぶように設計されています。 目的の出力が受信されない場合は常に、アルゴリズムを再トレーニングするために人間の介入が必要です。 対照的に、深層学習ニューラルネットワークはエラーから学習し、人間の介入を必要としません。 ただし、入力の品質が良くない場合、深層学習でも、層状ニューロンネットワークを介して出力を生成するため、望ましくない出力が得られる可能性があります。

どちらの場合も見てきたように、入力データは不可欠です。 入力データの品質が出力の品質を決定します。

機械学習とディープラーニングの使用法も見てみましょう。

機械学習の使用法

• 構造化されたデータがある組織では、機械学習が役立つ場合があります。 このデータを簡単に使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングできます。
• 機械学習ソリューションのインテリジェントなアプリケーションは、さまざまなビジネスプロセスの自動化に役立ちます。
• チャットボットの開発にも使用できます。

ディープラーニングの使用

• 組織が大量の非構造化データを処理している場合は、ディープラーニングの方が適しています。

• 複雑な問題の場合、深層学習はより良い解決策を提供します。

• 自然言語処理や音声認識の場合、ディープラーニングの使用法が光ります。

データサイエンスとAIにおける機械学習とディープラーニングの需要

企業では、かなりの量のデータが毎日生成されます。 十分な量のデータがあるため、多くの重要な情報が見過ごされています。 現在、企業はデータ分析の力を非常によく理解しています。 詳細なデータ処理により、多くのビジネス目的に役立つさまざまな洞察を生成できます。

機械学習、ディープラーニング、データサイエンス、AIは、成長するすべてのビジネスの不可欠な部分になりつつあります。 これらのテクノロジーは、現代のアシスタントの形ですでに私たちの生活に取り入れられています。 NetflixであろうとAmazonであろうと、洞察を得ると、彼らはビジネスの成長のためにこれらのテクノロジーを使用しています。

アマゾンで特定の製品を閲覧すると、無意識のうちにデータが生成されます。 これらのデータは、データサイエンティストによって分析され、関心を理解します。 YouTubeやNetflixを見ているときに、広告のパターンに気づいたことがありますか？ これらの広告は、閲覧履歴からの類似製品です。 これはどのように起こりますか？ その仕事をしているのはデータサイエンスに他なりません。

ここで、データサイエンスと機械学習の関係を理解し​​ます。

データサイエンスは、データの分析と処理を行うために使用されます。 主な目的は、ビジネス目的で意味のある結果を抽出することです。 データサイエンスには、データ処理だけでなく、データ抽出、データクレンジング、データ分析、データ視覚化、および実用的な洞察のデータ生成も含まれます。 ビジネスでは見過ごされがちなデータがたくさんあります。

データサイエンティストは、これらのデータから意味のある洞察を抽出する責任がある人物です。 データパターンを分析することにより、データサイエンティストは、生産の成果、顧客の行動、およびその他のビジネス目的に光を当てます。 データサイエンスは、企業が市場競争に打ち勝ち、顧客満足度を高めるために不可欠です。

では、データサイエンスにおける機械学習の役割は何かという疑問が生じます。

簡単に言えば、機械学習はデータサイエンスの一部です。 すでに説明したように、企業では大量のデータが生成されます。 データサイエンティストがそれに取り組むのは退屈な作業になります。 そこで、機械学習の役割がここにあります。 機械学習は、統計とアルゴリズムを使用してデータを処理および分析します。 これらのデータ処理と分析はすべて、人間の介入なしに行われます。 また、機械学習は、システム自体に結果を処理、分析、および洞察を提供するためにシステムに与えられる機能であると言うこともできます。

機械学習とディープラーニングは、データサイエンスの機能の一部です。 ただし、これらのテクノロジーは、人工知能の明確な目的に使用されます。

機械学習は、AIと組み合わせると、強力な組み合わせになります。 現在、企業はデジタル自動化を積極的に求めています。 ビジネスプロセスの自動化を行う方法の1つは、ロボットプロセスの自動化を使用することです。 RPAは、AIと機械学習の両方を使用して、ビジネスプロセスを自動化します。 現在、ロボットは日常的で反復的な作業のために人間に取って代わっています。 これは、より良いリソース使用率を持つ企業を支援します。

ご覧のとおり、ML、AI、データサイエンスは、デジタルトランスフォーメーションにおいて重要な役割を果たしています。 事実、すべての企業が大量のデータ、反復作業、および要求の厳しい顧客を扱っています。 全世界がデジタルトランスフォーメーションに向かっています。 このシナリオでは、機械学習、ディープラーニング、AI、データサイエンスなどのテクノロジーが急増しています。

必要なスキル

最新のテクノロジーとスキルアップに関心のある専門家なら誰でも、機械学習とディープラーニングを学ぶことができます。 この分野でのキャリアを追求するには、専門家は次のことに熟練している必要があります。

• 統計、アルゴリズム、確率形式データの描画、予測モデルの作成、混同行列を解く能力の専門家を完全に理解する必要があります。

• 専門家は、Python、R、C ++、Javaなどのプログラミング言語を知っている必要があります。

• 機械学習に必要な非常に重要なスキルは、データモデリングです。 専門家は、データモデリングがどのように機能するか、特定のエラーの精度測定、および実用的な評価戦略を深く理解している必要があります。

• 上記のスキルに加えて、専門家は最新のテクノロジー、開発ツール、およびアルゴリズムを常に最新の状態に保つ必要があります。

必要なスキルを習得するには？

upGradは、すべてのテクノロジーニーズに対応するワンストップソリューションです。 市場の需要と個々のスキルアップのニーズを理解した後、 upGradはさまざまなコースを設計しました。 upGradは、AI、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングに関連する複数のコースを提供しています。 彼らのコースを見てみましょう：

• 機械学習とディープラーニングのPG認定
• 機械学習とNLPのPG認定
• 機械学習とAIのPGディプロマ
• 機械学習とAIの理学修士
• 機械学習とクラウドの高度な認定
• データサイエンスのPG認定
• データサイエンスのPGディプロマ
• データサイエンスの科学のマスター

これらのコースはすべて、業界の需要を念頭に置いて設計されています。 これらのコースは、専門家のニーズに応じて概説されています。 コース全体を通して、業界の専門家が学生にガイダンスを提供します。 より良い学習体験のために、専任のメンターが学生に提供されます。

自分のキャリアを次のレベルに引き上げたい人は誰でも、これらのコースを追求することができます。 最低限の資格基準は、学士号であり、コーディングのバックグラウンドは必要ありません。 最良の部分は完了後です。 もちろん、IIIT-Bから名誉ある表彰を受けます。

結論

機械学習、ディープラーニング、AI、データサイエンスの需要が高くなっています。 企業は速いペースでデジタルトランスフォーメーションに向かっています。 変化への第一歩は、自動化と組織データへの深い洞察です。

ヒンズー教徒によると、「機械は2025年までに職場を支配する」。 世界経済フォーラムは次のように述べています。「12セクターのインドの従業員の54％以上が、2022年までに再スキルを必要としています」。

産業革命はピークに達しています。 すべての企業は、プロセスを自動化したいと考えています。 マーケットリーダーになるには、時間と顧客満足度を節約するために、運用要件とより迅速なプロセスを深く理解することが重要です。

テクノロジーは速いペースで進んでおり、自動化が急増していることを理解することが不可欠です。 ロボットは、反復的でありふれた、大規模なデータタスクをすべて引き継ぎます。 そのようなシナリオでは、人間の労働力はより良い仕事のために利用されます。 現在、競争にとどまるにはスキルアップが必須です。

機械学習とディープラーニングは、最新テクノロジーのバックボーンです。 この傾向は、機械学習とディープラーニングがビジネスプロセスの自動化において重要な役割を果たすことも示しています。 したがって、需要の高いスキルを習得すると、無限の機会がもたらされます。