いまさら聞けない機械学習入門(前編):AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか (1/3) - MONOist
いまさら聞けない機械学習入門(前編):AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか (1/3) - MONOist
AIとは、人間のように「知的に見える」アプリケーションの呼び名でしかない。その中のロジックがどうなっているかは問われていない。
重要なポイントとなるのは、機械学習で判明するのは「相関」であり「因果」ではないということだ。相関ということは、複数の変数に関わりがあることは示せるが、本当に関係しているかどうかは不明なのだ。意味を見いだして「因果」を証明するのは、人間の仕事ということだ。
隠れ層の数が多いニューラルネットワークこそ、ディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングだ。ディープラーニングとは、機械学習のアルゴリズムの一部であるニューラルネットを発展させた技術なのである。
IBM WatsonのCTO Rob Highが機械学習の“偏り”などAIの最新の課題を語る | TechCrunch Japan
IBM WatsoのCTO Rob Highが機械学習の“偏り”などAIの最新の課題を語る | TechCrunch Japan
機械学習における現時点の最大の技術的課題は、少ないデータでどうやってモデルを訓練するか、ということだ。
通常、機械学習のモデルは、正確であるために大量のデータで訓練する必要があるが、しかし、そんな大きなデータ集合がそもそも存在しない問題も多い。
しかしながらHighは、これが解決可能な問題だ、と信じている。なぜか? “人間はそれをしているからだ。われわれ人間にはデータポイントがある”、と彼は言う。