技術革新の分野では、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) という 2 つの用語がしばしば混在し、同じ意味で使用されることもあります。これらの概念は間違いなく関連し、相互に関連していますが、テクノロジーとコンピューター サイエンスのより広範な状況の中で異なる側面を表しています。
機械学習の定義
機械学習は、本質的には人工知能のサブセットです。これには、コンピューターがデータから学習し、明示的なプログラミングを行わずに特定のタスクのパフォーマンスを向上させるシステムとアルゴリズムが含まれます。基本的に、ML アルゴリズムはパターンと統計的手法を利用して、マシンの機能を段階的に強化できるようにします。
機械学習には主に 3 つのタイプがあります。
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教師あり学習: これには、ラベル付きデータでモデルをトレーニングすることが含まれます。アルゴリズムは入出力ペアから学習し、新しい入力が与えられたときの結果を予測します。
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教師なし学習: このシナリオでは、モデルはラベルのないデータを処理し、出力に関する特別なガイダンスなしでデータセット内のパターンや構造を見つけようとします。
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強化学習: このタイプには、環境との相互作用を通じた試行錯誤によるアルゴリズム学習が含まれます。システムは、そのアクションに基づいて報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取ります。
人工知能を理解する
一方、人工知能は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械やシステムを含む、より広い概念を表します。 AI は、学習、推論、問題解決、知覚、言語理解などの人間の知能プロセスをシミュレートすることを目的としています。
AI には機械学習を含むさまざまなテクノロジーが含まれますが、それらを超えて拡張されます。たとえば、AI には エキスパート システム が含まれます。これは、特定の領域における人間の専門家の意思決定能力をエミュレートするルールベースのシステムです。
主な違い
機械学習は AI の重要なコンポーネントですが、違いはその範囲と用途にあります。
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範囲: 機械学習は AI のサブセットです。機械がデータから学習できるようにすることに特に焦点を当てています。一方、AI には、データからの学習だけを超えて、より広範囲のテクノロジーと方法論が含まれます。
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アプリケーション: 機械学習アルゴリズムは、画像認識から自然言語処理や推奨システムに至るまで、幅広いタスクに適用されます。ただし、AI には、エキスパート システム、ロボティクス、および人間の知能をシミュレートするその他の分野とともに、これらのアプリケーションが含まれます。
