AI(機械学習 人工知能 ディープ ラーニング)について考えてみた

 

AI(機械学習 人工知能 ディープ ラーニング)について考えてみました。

 

これから、データアナリスト 、Webアナリスト、Webコンサルタント、Webマーケティングを目指してる方。また、現在仕事をされている方。是非一度読んで、コメントをください。

 

あと数年、早ければ、2022年ごろには、上記仕事をされている方の範囲半分以上をAIが代わりにやってくれるものができると思っています。

なので・・・備えあれば憂いなしということで、AI(機械学習 人工知能 ディープ ラーニング)について考えてみました。まずは概要を調べて詳細は随時更新していく予定です。

 

まずAIについてですが、AIの略は、Artificial Intelligence  で、人工知能という意味です。なので、人工知能=AIとなります。では、よく混同されがちな機械学習やディープラーニングはAIとは言わないのでしょうか。もう一度上の画像をみてください。

AIは、機械学習とディープラーニングを内包する概念になるため、具体的にAIの内容を知るためには、機械学習とディープラーニングを知る必要があります。

機械学習は、人が特徴を定義したものをトレーニングによって回答精度をあげる方法です。定義したものを暗記して覚えるというよりも沢山のデータからある事象の傾向・クセといった”特徴”を捉えにいきます。

ディープラーニングは、システムが特徴を定義していく方法になります。

 

それでは具体的に説明していきます。

  

まずは機械学習についてです。
機械学習とは、AIという技術の中でも人が全てを指示して初めて動くルールベースとは異なり、人の代わりに物事の特徴を発見する手法です。

データからルールやパターンを発見する方法である
識別と予測が主な使用目的である

機械学習ではアルゴリズムを使用してデータを分析します。

 

次にディープラーニングについてです。
ディープラーニング(深層学習)とは、人が行う仕事をコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つになります。 そのため、人工知能の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。 近年開発の進んでいる自動運転車においてもカギとなっているのは、ディープラーニングです。

 

みなさんも友達からの情報やテレビで既にAIが仕事場に入っていることは知っていると思います。既にAIを利用されている方もいるかと思いますが、私はこれからAIのことを学び、自分はどのようにAIと協業していくかを考えて行きたいと思っています。

データアナリストの将来性についての記事も掲載しています。

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