人工知能の構造を知ってみたいけど、データサイエンス・機械学習・ディープラーニングという難しい言葉が乱立し意味がよくわからないとお困りではないですか？

実際、AI専門のプログラミングスクールで学習をした今だからこそこれらの関係性もわかりますが、学習する前の段階ではこれらの関係性がわからず混乱しました。

この記事ではこれらの言葉の関係性について図解を交えてわかりやすく説明していきます！

人工知能の定義

そもそも人工知能という言葉の定義自体があいまいなためこれらの言葉の定義ができないという側面があります。

そのため、人工知能を理解しようとしてもなかなか理解できないということになりますが、AIのプログラミングスクールなどで学習するAI搭載のソフトウェアは次のように考えられます。

今回はこの考え方をベースに人工知能とデータサイエンス、機械学習・ディープラーニングの関係性を見ていきます。

人工知能と機械学習

機械学習は人工知能を実現するための手段の一つです。

しかしながら機械学習といっても実際に機械学習のアルゴリズムの作成と作成されたアルゴリズムの利用と二つの意味を持ちます。

人工知能搭載のソフトウェアという観点で見てみると人工知能は機械学習した結果を用いているということができます。

機械学習といっても計算手法がいろいろあります。

目的に合わせてどの計算手法を選ぶのかを選ぶとともに、計算の際のパラメータ調整などを行う必要もあります。

データサイエンスと機械学習

過去のデータを分析する手法として機械学習があります。

機械学習では過去のデータから新規データに対する判断を行うためのアルゴリズムを作成しますがデータサイエンスではデータから予測を行うということも目的としています。

そのため、機械学習はデータサイエンスの概念に含まれるというように考えられます。
▶︎関連記事：機械学習ってなに？|機械学習の意味から使いみちまで解説

機械学習とディープラーニング

機械学習には計算手法がいろいろありますが、ディープラーニングは計算手法の一つとなります。

ディープラーニングは人間の脳の電気信号の流れを模した計算式で近年注目を浴びている手法です。
▶︎関連記事：ディープラーニングって結局なに？人工知能との関係でみるディープラーニング

ディープラーニングは応用範囲が広く、さまざまな場面で使われています。

もちろんこれまでの計算式も目的によってはディープラーニングを超える精度を持っていますので適切な場面で適切な計算式を選ぶ必要があります。

まとめ：それぞれの関係性を理解しよう！

今回は図解を交えて、人工知能、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの関係性について見てみました。

理解してしまえばなんてことないんですが、未知の学問を理解しようとするとなかなか難しい部分もあると思います。

これらの概念の関係性を理解し、AI学習に役立ててください。

ところで、多くの人がAIの学習をしようとしてからAIのスクールの相談会に参加していますが、実際は相談会に参加してからAIの学習をすべきだってことをご存じでしょうか。

当サイトではAI学習のための正しいSTEPをまとめておきました。

このSTEPでは自分が本当にAIを学ぶべきなのかどうかから、AIをどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます。

AI学習に向けて正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません。

AI学習に向けて正しい段階を踏むことで後悔のないようにしてください。