人工知能と機械学習の違いを解説する

人工知能とは？

AI(Artificial Intelligence)という言葉の生みの親であるジョン・マッカーシー教授は、人工知能を「知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と定義しました。

知識という言葉には、概念として広い定義がなされていて、万人が納得できる定義はまだ存在しておらず、人工知能の定義は研究者によって異なっています。

機械学習(Machine Learning)は、人工知能に内包されるプロセスです。

データから反復学習をして、事象の関係性を見つけ、法則化(モデル化)するのが機械学習の特徴です。

機械学習を学ぶのに必要な数学は主に、微分積分、線形代数、確率統計です。

機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されます。

教師あり学習は、入力xと出力yの関係性を見つけ出す学習法です。

教師あり学習では、数値を予測することを回帰、カテゴリを予測することを分類と呼びます。

教師なし学習は、入力xの構造に着目する学習法です。

蓄積したデータを分析して類似したものを抽出してグループ化するクラスタリング、次元を減らしてデータを圧縮する次元削減といった手法があります。

教師あり学習のように1つ1つの行動に対する正解データは与えられず、その代わりどのような行動を取ったら最終的により大きな報酬を得られるかを見つけ出す学習法です。

「自動車が他の自動車と衝突することなく走行できるようになる」などが、強化学習の例です。