当記事について
氾濫するAI用語を整理する。
分類の仕方は人それぞれなので、当記事では自分が納得いくように分類する。
※ 理解が深まるごとに、編集していきます。
人工知能、機械学習、深層学習の関係
並列関係と間違われがちだが、これらには包含関係がある。
-
人工知能 (AI: Artificial Intelligence)
- 人間の知的活動をコンピュータで模したソフトウェア、その学問
-
機械学習 (ML: Machine Learning)
- 人間の学習を機械が再現すること
-
深層学習 (Deep Learning)
- 人間の脳のニューロン(神経細胞)が行う情報処理の仕組みをソフトウェアで再現した機械学習の手法の一つ
AIの分類
ジョン・サールという哲学者が、強いAIと弱いAIという分け方を提唱している。
現時点では、ドラえもんやアトムのような強いAIは実現していないとされる。
-
強いAI (Strong AI)
- 幅広い知識を持つ
- 自意識を持つ
- 人間と同等の汎用的な知的処理を行う
- 人間の思考プロセスそのものを再現する
-
弱いAI (Weak AI)
- 知識は限定的
- 自意識は持たない
- 人間の知的処理の一部を再現する
- 人間と思考プロセスは違えど、結果として人間の知的処理と同じ結果を実現する
機械学習の手法 - 学習データ別
教師あり学習etc.と深層学習etc.を横並びにするのには違和感があるので、分けて列挙する。
-
教師あり学習 (Supervised Learning)
- 学習データに対して、正解ラベルを持つ
-
教師なし学習 (Unｓupervised Learning)
- 学習データに対して、正解ラベルを持たない
-
半教師あり学習 (Semi-supervised Learning)
- 正解ラベルを持つ学習データと持たない学習データを用いる
-
転移学習 (Semi-supervised Learning)
- 既に学習したモデルを他の領域に利用する
-
強化学習 (Reinforcement Learning)
- 将来的な報酬を最大化するために思考錯誤しながら学習していく
教師あり学習 (Supervised Learning)
教師なし学習 (Unsupervised Learning)
半教師あり学習 (Semi-supervised Learning)
転移学習 (Transfer Learning)
↑すみません、間違ってます。
強化学習 (Reinforcement Learning)
機械学習の手法 - 学習プロセス別
深層学習は上記の手法と組み合わせられる。**深層学習=機械学習の賢いver.**と考えるようにした。
-
ニューラルネットワーク
- 人間の脳のニューロン(神経細胞)が行う情報処理の仕組みをソフトウェアで再現したもの
-
深層学習 (Deep Learning)
- ４層以上の層からなるニューラルネットワークで学習する
ニューラルネットワーク
深層学習 (Deep Learning)
使用ツール
- 図の描画
- 素晴らしき、draw.io。