アルゴリズム、アーキテクチャ、モデルの違いについて

機械学習やAIについて学んでいる中で、『アーキテクチャ』、『アルゴリズム』、
『モデル』　という用語が度々使われているのを目にしました。
しかし、それぞれの意味や、違いをよく理解せずに学習を進めてしまっていました。

よって、本記事は、これら3つの用語の意味や違いを整理し、
これからの学習をスムーズにすることが目的です。
また、本記事により、皆様の学習の一助となれば幸いです。

1.アルゴリズム（Algorithm）とは?

アルゴリズムとは、問題を解決するための計算手順や学習方法のことです。
機械学習では、データのパターンを学習するための方法として使われます。

アルゴリズム名	説明
勾配降下法（Gradient Descent）	モデルの誤差を最小化するためにパラメータを更新する方法
ランダムフォレスト（Random Forest）	複数の決定木を組み合わせて精度を向上させる手法
K-means	データをK個のクラスタに分類するクラスタリング手法

ポイント

• アルゴリズムとは、計算の手順や学習方法を定めるもの
• どのアーキテクチャでも異なるアルゴリズムを適用可能

2.アーキテクチャ（Architecture）とは？

アーキテクチャとは、ニューラルネットワークや機械学習モデルの設計・構造のことです。どのような層（レイヤー）を持ち、どのようにデータを処理するかを決めます。

アーキテクチャ名	説明
MLP（Multi-Layer Perceptron）	全結合層のみのシンプルなニューラルネットワーク
CNN（Convolutional Neural Network）	画像認識に適した畳み込み層を持つネットワーク
RNN（Recurrent Neural Network）	時系列データを扱う再帰的なネットワーク
Transformer	自然言語処理（NLP）に強いモデル構造

ポイント

• アーキテクチャとは、モデルの「設計図」にあたる
• 異なるアーキテクチャを用いることで、モデルの性能や用途が変わる

3.アーキテクチャとアルゴリズムの違い

ここでアーキテクチャとアルゴリズムの違いについて、詳しく解説します。
アルゴリズムとアーキテクチャは相互に依存する関係にあります。アルゴリズムは、学習の方法やデータの処理手順を定めるが、その実装にはアーキテクチャが必要です。一方で、アーキテクチャはネットワークの構造を決めますが、学習や推論のためには適切なアルゴリズムが必要になります。

例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識モデルでは、勾配降下法を用いた誤差最適化（アルゴリズム）が必要です。また、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を時系列データに適用する場合、バックプロパゲーション・スルー・タイム（BPTT）というアルゴリズムが学習に用いられます。

このように、アルゴリズムとアーキテクチャは独立した概念ではなく、相互に補完し合う関係にあります。

4. モデル（Model）とは？

モデルとは、特定のアルゴリズムとアーキテクチャを使って学習された具体的なものです。学習済みの重み（パラメータ）を持ち、新しいデータに対して予測を行います。

モデル名	説明
ResNet-50	CNNアーキテクチャを使った画像認識モデル
GPT-4	Transformerアーキテクチャを使用した大規模言語モデル
BERT	NLP向けの事前学習済みモデル
YOLO（You Only Look Once）	物体検出に特化したモデル

ポイント

• モデルは学習済みの重みを持ち、実際に利用できる状態
• 同じアーキテクチャでも、学習データやチューニングによって異なるモデルになる

まとめ

アルゴリズム 　 → 学習の方法(例:勾配降下法)
アーキテクチャ　→ モデルの設計(例:CNN、Transformer)
モデル         → 学習済みの実体(例:ResNet-50、chatgpt)

例えば、GPT-4はTransformerアーキテクチャを用い、自己回帰型のアルゴリズムで学習されたモデルです。