ディープラーニングと機械学習の違いは？

ディープラーニングと機械学習って何が違うんでしょうか？
これは一言で言ってみたいと思います。
一言で言うと・・・

• 機械学習はカテゴリで、ディープラーニングは機械学習の一種

と言うことができます。

機械学習はカテゴリ

機械学習というのはパソコンがデータから学習して、パターンを見つけ出し、判断や予測を行うというものです。
幅広い概念で、カテゴリ的なものです。

• 機械学習の○○
• ○○は機械学習だ

などと言うことができます。

機械学習は具体的には

• データの分類
• 回帰分析
• クラスタリング
• 決定木
• その他・・・

などの幅広い技術を指しています。
その中にディープラーニングという深層学習が含まれているということです。
つまり機械学習とディープラーニングは

• 機械学習 > ディープラーニング

という親子関係です。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは機械学習の一種で、より具体的には・・・

• 人工ニューラルネットワークを使用し、特に多層(深層)のネットワーク構造を持ちます
• 特徴量を自動的に学習できます。従来の機械学習では、人間が特徴量を手動で設計する必要がありましたが、ディープラーニングは生のデータから重要な特徴を自動的に見つけ出します
• 大量のデータと計算リソースを必要とします

具体例で説明すると、画像認識の場合、従来の機械学習では画像の輪郭や色合いなどの特徴を人間が定義する必要がありました。しかしディープラーニングでは、画像の生データを入力すれば、システムが自動的に重要な特徴を学習します。

つまりディープラーニングは従来の機械学習から比べると、便利になった、と言うことができます。
特徴量を自動で計算してくれるので、人間の手間がいりません。
その代わりに大量のデータ、それから性能の良いパソコンが必要になる、ということです。

まとめ

機械学習はカテゴリで、ディープラーニングは機械学習の一種。

この一言で問題は解決ですね。
何か参考になれば幸いです。