ブログ管理人も利用しているおすすめのオンライン学習プラットフォーム「Udemy」。
機械学習とディープラーニングの学習コースも多数あるので機械学習やディープラーニングの違いを知りたい初学者にはおすすめです！
機械学習とディープラーニングの基本概念
近年、AIの発展により機械学習やディープラーニングという言葉をよく耳にするようになりました。
これらの技術は私たちの生活や産業に革命をもたらしていますが、その違いを明確に理解している人は意外と少ないのではないでしょうか。
機械学習とは、コンピュータがデータから学習し、明示的にプログラミングすることなく判断や予測を行う能力を持つ技術です。
一方、ディープラーニングは機械学習の一種であり、人間の脳の構造にインスピレーションを得た深層ニューラルネットワークを用いた学習方法です。
本記事では、機械学習とディープラーニングの基本的な違いから実際の応用例まで、わかりやすく解説していきます。
機械学習の基本と種類
機械学習は大きく分けて、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されます。
教師あり学習は、入力データと正解ラベルのペアを用いて、新しいデータに対して予測を行うモデルを構築する手法です。
例えば、メールがスパムかどうかを判別するシステムは、過去のスパムメールの特徴を学習し、新しいメールがスパムかどうかを予測します。
教師なし学習は、正解ラベルのないデータからパターンや構造を見つけ出す手法です。
顧客のセグメンテーションやレコメンデーションシステムなどに活用されています。
強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するような行動方針を学習する手法です。
自動運転車やゲームAIなどに応用されています。
機械学習の代表的なアルゴリズム
機械学習には様々なアルゴリズムが存在します。
線形回帰は、最も基本的な教師あり学習のアルゴリズムで、変数間の線形関係をモデル化します。
決定木は、データを繰り返し分割していくことで予測や分類を行うアルゴリズムです。
ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて精度を高めるアンサンブル手法です。
サポートベクターマシン（SVM）は、データ点の間に最適な境界線を引くことで分類問題を解決します。
k近傍法（k-NN）は、新しいデータポイントの近くにある既知のデータポイントを参考に予測を行う手法です。
これらのアルゴリズムは、それぞれ異なる特性を持ち、問題の性質に応じて適切なものを選択する必要があります。
ディープラーニングとは何か
ディープラーニングは、多層構造（深層）のニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。
従来の機械学習と比べて、特徴量の自動抽出が可能であり、より複雑なパターンを学習できる点が大きな特徴です。
ディープラーニングでは、入力層、複数の隠れ層、出力層からなるニューラルネットワークを構築します。
各層にはニューロンと呼ばれる演算ユニットがあり、前の層からの入力に重みを掛けて合計し、活性化関数を通じて次の層に信号を伝達します。
学習過程では、誤差逆伝播法と呼ばれるアルゴリズムを用いて、出力と目標値の誤差を最小化するように重みを調整していきます。
ディープラーニングの代表的なアーキテクチャ
ディープラーニングには様々なアーキテクチャが存在します。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識タスクで高い性能を発揮するアーキテクチャです。
GoogleのAlexNetやVGGNet、ResNetなどが有名で、画像分類や物体検出に広く用いられています。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、時系列データや自然言語処理に適したアーキテクチャです。
LSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）などの派生型があり、長期的な依存関係を学習できます。
Transformer（トランスフォーマー）は、注意機構を用いた革新的なアーキテクチャで、最近の自然言語処理の発展を牽引しています。
BERTやGPTなどの大規模言語モデルのベースとなっています。
GANs（敵対的生成ネットワーク）は、生成器と識別器の2つのネットワークが競い合いながら学習する枠組みです。
リアルな画像生成や画像変換などのタスクで注目されています。
機械学習とディープラーニングの主な違い
機械学習とディープラーニングには、いくつかの重要な違いがあります。
以下ではそれぞれの違いについてお伝えしていきます。
データ量と計算リソースの違い
機械学習は比較的少ないデータでも学習が可能で、一般的に計算リソースもそれほど必要としません。
一方、ディープラーニングは大量のデータを必要とし、複雑なモデルの学習には高性能なGPUなどの計算リソースが必要です。
例えば、画像認識タスクでは、従来の機械学習アルゴリズムは数百から数千の画像でもある程度の性能を発揮できますが、ディープラーニングモデルは数万から数百万の画像データが必要になることがあります。
特徴量エンジニアリングの必要性
従来の機械学習では、入力データから有用な特徴量を手動で抽出・設計することが重要です。
この特徴量エンジニアリングのプロセスは、ドメイン知識や経験が必要であり、モデルの性能に大きく影響します。
対照的に、ディープラーニングは生のデータから自動的に特徴量を学習する能力を持っています。
例えば、画像認識タスクでは、従来の機械学習では輪郭やテクスチャなどの特徴を手動で設計する必要がありましたが、CNNは画像から直接特徴を学習します。
解釈可能性と透明性
機械学習アルゴリズムの多くは、比較的シンプルなモデル構造を持ち、意思決定プロセスが解釈しやすい傾向があります。
例えば、決定木は各分岐点での判断基準が明確であり、なぜそのような予測をしたのかを理解しやすいです。
一方、ディープラーニングモデルは「ブラックボックス」と呼ばれることが多く、数百万から数十億のパラメータを持つため、どのようにして特定の出力に至ったのかを理解することが困難です。
この解釈可能性の違いは、医療診断や金融など、意思決定プロセスの透明性が重要な分野では特に重要な考慮事項となります。
適用タスクの違い
機械学習とディープラーニングは、それぞれ得意とするタスクに違いがあります。
機械学習は構造化されたデータ（表形式のデータ）を扱うタスクで優れた性能を発揮することが多いです。
例えば、顧客の購買履歴からの購買予測や、センサーデータからの異常検知などが該当します。
一方、ディープラーニングは非構造化データ（画像、音声、テキストなど）を扱うタスクで圧倒的な性能を示します。
画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームAIなどの分野でブレークスルーを起こしています。
実世界での応用例
このように機械学習とディープラーニングには違いがあり、それぞれ異なる活用方法があります。
機械学習の応用例
機械学習は様々な分野で活用されています。
金融業界では、クレジットスコアリングや不正検知に機械学習が活用されています。
例えば、JPモルガン・チェースは機械学習を用いた不正検知システムにより、年間数億ドルの損失を防いでいると報告されています。
医療分野では、患者データからの病気のリスク予測や薬の効果予測に機械学習が用いられています。
小売業では、購買履歴からの商品レコメンデーションや需要予測に機械学習が活用されています。
AmazonやNetflixのレコメンデーションシステムは、機械学習アルゴリズムに基づいています。
ディープラーニングの応用例
ディープラーニングは、より複雑なタスクで革新的な成果を上げています。
コンピュータビジョンの分野では、GoogleのTensorFlowを用いた画像認識システムが医療画像診断に革命をもたらしています。
例えば、網膜スキャンから糖尿病性網膜症を検出するDeepMindのシステムは、専門医と同等の精度を達成しています。
自然言語処理の分野では、OpenAIのGPTやGoogleのBERTなどの大規模言語モデルが、翻訳、文章生成、質問応答など多様なタスクで人間に近い性能を示しています。
自動運転技術では、TeslaやWaymoがディープラーニングを用いた画像認識と意思決定システムを組み合わせて、高度な自動運転を実現しようとしています。
機械学習とディープラーニングの選択基準
プロジェクトに適した技術を選ぶ際の基準をいくつか紹介します。
利用可能なデータ量
大量の高品質なデータがある場合は、ディープラーニングが力を発揮する可能性が高いです。
データが限られている場合は、従来の機械学習アルゴリズムの方が過学習のリスクが低く、良い結果を得られることがあります。
例えば、数万枚の画像データがある場合はCNNが適していますが、数百件程度のデータしかない場合はランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを検討すべきでしょう。
計算リソースとコスト
ディープラーニングモデルの学習と推論には、高性能なGPUやTPUなどの計算リソースが必要です。
限られた計算リソースやコスト制約がある場合は、軽量な機械学習アルゴリズムの方が実用的です。
例えば、スタートアップ企業や小規模プロジェクトでは、初期段階では機械学習アルゴリズムを選択し、後にリソースが拡大したらディープラーニングに移行するというアプローチも考えられます。
解釈可能性の重要度
医療診断や金融審査など、意思決定の透明性が重要な分野では、解釈可能性の高い機械学習アルゴリズムが好まれることがあります。
開発したモデルの判断根拠を説明する必要がある場合は、決定木やロジスティック回帰などのアルゴリズムが適しているでしょう。
一方、精度が最優先される場合や、解釈可能性があまり重要でない場合は、ディープラーニングの高い性能を活かすことができます。
タスクの複雑さ
単純な分類や回帰タスクであれば、従来の機械学習アルゴリズムで十分な場合が多いです。
画像認識、音声認識、自然言語処理など複雑なパターン認識が必要なタスクでは、ディープラーニングが圧倒的に優れた性能を発揮します。
例えば、顧客の購買履歴から次に購入する可能性のある商品を予測するタスクは、勾配ブースティング決定木などの機械学習アルゴリズムで効果的に解決できます。
一方、医療画像から疾患を自動検出するようなタスクでは、畳み込みニューラルネットワークが適しています。
機械学習とディープラーニングの将来展望
AIの分野は急速に発展しており、機械学習とディープラーニングの境界も変化しています。
機械学習とディープラーニングの融合
近年、機械学習とディープラーニングの良いところを組み合わせたハイブリッドアプローチが注目されています。
例えば、NeuralNetDecisionTreesは、決定木の解釈可能性とニューラルネットワークの高い表現力を組み合わせたモデルです。
また、TabNetのような深層学習モデルは、表形式データの学習において従来の機械学習アルゴリズムと競合する性能を示しています。
このような融合アプローチにより、様々なタスクでより効果的なソリューションが実現できると期待されています。
説明可能なAI（XAI）の発展
ディープラーニングの「ブラックボックス」問題を解決するために、説明可能なAI（Explainable AI、XAI）の研究が進んでいます。
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）などの手法により、複雑なディープラーニングモデルの決定過程を解釈する試みが行われています。
例えば、IBMのAI Explainabilityツールは、AI意思決定の透明性を高め、企業が規制要件を満たしながらAIを活用できるよう支援しています。
エッジAIと効率化
スマートフォンやIoTデバイスなどのエッジデバイスでAIを実行するニーズが高まっています。
モデルの軽量化や量子化など、ディープラーニングモデルの効率化技術が急速に発展しています。
TensorFlow LiteやPyTorch Mobileなどのフレームワークにより、モバイルデバイスでもディープラーニングモデルを実行することが可能になっています。
エッジAIの発展により、プライバシー保護やリアルタイム処理などの利点を持つアプリケーションが広がっていくでしょう。
まとめ：機械学習とディープラーニングの違いと使い分け
機械学習とディープラーニングは、どちらが優れているというものではなく、それぞれ得意分野に違いがあります。
機械学習は、構造化データの処理、解釈可能性の重視、限られたデータや計算リソースの環境に適しています。
ディープラーニングは、非構造化データの処理、複雑なパターン認識、大量のデータを活用できる環境に適しています。
プロジェクトの目的、利用可能なデータ、リソース制約、必要な解釈可能性のレベルなどを考慮して、適切な技術を選択することが重要です。
また、両者を組み合わせたハイブリッドアプローチや、それぞれの短所を補う新たな技術の登場により、AIの応用可能性はさらに広がっていくでしょう。
機械学習とディープラーニングの違いを理解し、それぞれの特性を活かすことで、より効果的なAIソリューションを構築することができます。
今後も技術の発展を注視しながら、適材適所で機械学習とディープラーニングを活用していくことが重要です。
(2025/06/17 14:13:02時点 楽天市場調べ-詳細)
(2025/06/17 13:22:22時点 楽天市場調べ-詳細)
現役エンジニアから学べるプログラミングスクール「TechAcademy」。
コースにもよりますが、現役エンジニアに質問・相談できる環境が整っており、サポート体制が充実しているのが魅力的なポイントです。
また、AI・機械学習・データ分析のコースも充実しており、今回紹介したような内容をより深く学ぶことができます。
お金は結構かかりますが、サポートが手厚いので特にプログラミング初心者の方は受講する価値があります。
