AI？ディープラーニング？機械学習？について解説してみる
概要
この記事では，人工知能(AI)や機械学習の概念をざっくりと解説します。
AIってよく聞くけど，よく知らないという方へ向けた記事となります。
まずAIとはいったい何？
AI(人工知能)とは Artificial Intelligence の略称であり，人間の思考プロセスを機械により再現することを目的としています。一方，機械学習はAIと少し違う概念を持ちます。
AI：機械を使って人間の思考プロセスを再現
機械学習：既存データを基にしたパターン分析
上の説明じゃよくわからない！
その通りです。上記のような説明をよく見かけますが，AIと機械学習の違いも判らなければ，それぞれが何者なのかもわかりません。簡単に説明をします。(専門家の方は起こるかもしれません…)
AI：パソコンで完全に「人間の脳」を再現しよう！
機械学習：今あるデータからパターンを探そう！
ディープラーニング：機械学習の中の複雑なやつ！難しいこともできる！
簡単かつ的外れでない説明はこんな感じです。
ただ，業界や個人によってAIの言葉の定義がばらばらです。
専門家の中でも上記をひっくるめてAIと呼ぶ人もいます。
※ここからはひっくるめたものを機械学習と呼びます。
機械学習って万能なんでしょ??
機械学習は全く万能ではありません。
機械学習にできることは「機械的にデータからパターンを探す」ことだけです。
簡単な例：1,2,3,4,5,6と数字が並んでいたとき，次の数字は？
→だいたいの人が「7」と予想すると思います。これは出てきている「データ」(数字)が一つずつ大きくなっているという「パターン」を見つけたからです。
これをもっと複雑にしていくことで，いろいろなパターンを見つけます。
しかし，あくまでもパターンを探すことしかできないため，データが少ない中での予測やデータに存在しないものの予測はできません。
充分な法則性と充分なデータ量，それを扱えるプログラムとパソコンがあって初めて成立するのが機械学習です。
深層学習についてはまた次の記事で解説します。
まとめ
機械学習系はあくまでのデータに基づいて予測するだけ。
断じて万能な知能などではない。(2021年7月現在)
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