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AI、機械学習、ディープラーニングの違いは?データサイエンティストになれるベストスクール4選

人工知能、機械学習、深層学習の違い Aidemy アイデミープレミアムプラン
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タカシ
タカシ

AIと機械学習とディープラーニングの違いがわかりません。どれも同じだけど言い回しが違うんですか?

いいえ! AI(人工知能)と機械学習、ディープラーニング(深層学習)は厳密にいうとそれぞれちょっと違います。

この記事では、データサイエンスに不可欠なAI、機械学習、ディープラーニング(深層学習)の違いについて説明します。

この記事はWEBクリエイター歴15年の私が書いています。

AI、機械学習、ディープラーニングの相関関係と違い

AI、機械学習、ディープラーニングの相関関係は、下の図のような感じです。

人口知能、機械学習、ディープラーニングの違いを表した図

この図からわかるように、機械学習、はAIに内包されていて、さらにディープラーニングは機械学習に内包されています。

AIが最初に誕生し、次いでものすごい勢いで発展している機械学習、最後にディープラーニングが出てきました。ディープラーニングはAIを進歩を促すのに不可欠なもので、それぞれが相関関係を持っています。

実務上のあらゆるケースにおいて、人口知能、機械学習、ディープラーニングのどれが一番適しているかを理解できるように、深堀りして説明していきます。

AI(人工知能)とは?

AIは「Artificial Intelligence」の略で、簡単にいうと「人間の知能を機械に組み込むこと」です。

AIは上の図のように機械学習もディープラーニングも含める総称でもあります。機械が一定の規則に基づいて問題解決(アルゴリズム)をするという概念が人間のような「intelligent behavior(知的な行動)」と捉えられ、人工知能と呼ばれるようになりました。

AIは大きく「ジェネラル」と「ナロー(狭い)」の2つのグループに分類されます。ナローインテリジェンスのAIは特定のタスクを非常にうまく実行することができ、時には人間よりも優れた力を発揮します。

最近でわかりやすいのは、囲碁や将棋にAIが取り入れられ、百戦錬磨の達人たちを負かしているというニュースはあなたも見たことがあるのでないでしょうか。

たとえば、Pinterestやメルカリで画像を分類するために使用される技術はナローインテリジェンスの一例です。

機械学習とは

機械学習とは、「学習する能力を備えたコンピュータシステムを強化すること」です。機械学習の目的は、提供されたデータを使用して機械が自ら学習し、正確な予測を行えるようにすることです。機械学習はAI(人工知能)のサブセットなので、AIを実現するためのテクニックのひとつ、とも言えます。

AIがデータを読み取ってうまく処理できるように、機械学習でうまくサポートする、という感じですね。

 

わかりやすい例として、果物の特性に基づいて種類を識別する表を下にご紹介します。この表では果実の重さと質感に区別しています。

重さ 表面の質感 種類
160g ボコボコ オレンジ
190g ボコボコ オレンジ
140g なめらか りんご
115g なめらか りんご
120g なめらか

ただし、最後の行のみ、重量と質感のみがわかっていて、果物の種類はわかっていません。

この「果物がオレンジかりんごかを識別するために、機械学習アルゴリズムを開発する」意味が出てきます。

アルゴリズムにトレーニングデータが入力されると、オレンジとリンゴの間で異なる特性が学習されます。もし重さと質感のデータが提供されれば、AIはそれぞれの特性を持つ果物の種類を正確に予測することができます。

この例では「オレンジとリンゴ」で説明しましたが、実際には膨大なデータ(ビッグデータ)があれば、それらを解析してビジネスの問題点を探ったり、解決方法を洗い出すことが可能、ということですね。

ディープラーニング(深層学習)とは?

上にも説明しましたが、ディープラーニングは機械学習に内包されたサブセットです。ディープラーニングは機械学習を実現するためのものであり、機械学習をさらに進化させたもの、とも言えます。

ディープラーニングのアルゴリズムは、人間が脳で考える情報処理パターンによってざっくり作られています。

私たちが頭を使って様々な情報の種類を分類したり識別したりするように、ディープラーニングはコンピュータに脳と同じような原理で実行させることができます。

脳は通常、受け取った情報を解読しようとします。情報をラベルづけし、ひとつひとつの情報を様々なカテゴリに割り当てることで、無意識的にかつ瞬時に判断しています。

全く未知の新しい情報が入ってきたとき、私たちの脳はすでにインプットされている既知の情報と比較しようとします。これがディープラーニングアルゴリズムに取り入れられた同じ概念です。

機械学習とディープラーニングは似ていますが、明確な違いもあります。

たとえば、ディープラーニングでは情報分類機能を自動検知できますが、機械学習の場合、手動でデータを提供する必要があります。さらに、機械学習とは対照的に、ディープラーニングは正確な結果を提供するために、ハイエンドPCとかなり大量のトレーニングデータを必要とします。

スクールで学ぶ場合、おすすめなのは「機械学習」

上の説明にある通り、データサイエンスを行う上で、AI、機械学習、ディープラーニングはどれも重要な役割があります。

が、AIを勉強するといっても、機械学習、ディープラーニングがあって初めて実現できるようなもので、短期間でAIを学ぶというのは現実的に難しいというか、漠然としすぎて実務で使うレベルのものは難しいでしょう。

なので、学ぶなら「機械学習」ですね。

機械学習なら、同時にディープラーニングも扱うことがほとんどでしょうから(ビッグデータ解析を取り入れて学習するスクールが多い)、機械学習コースがあるスクールを選んでおけばOKだと思います。

逆に、「AI(人工知能)が学べる」と謳っているスクールの場合、実際にどんな学習をするのかを確認した方がいいですね。せっかく学んでも実務で活かせない程度のものなら意味がないですから。

データサイエンティスとは今後注目される職業

皆さんもご存知の通り、人工知能というもの自体、ここ数年で一気に見聞きするようになったもので(実際にはかなり古くから存在していましたが)、Paythonなどのプログラミング言語ができて、ビッグデータを解析したり行動分析をしたり、といったことができるようになってから、急速に発展してきました。

今、少子化で若い人材不足が叫ばれている中、エンジニア職人口はとても少なく、データサイエンス分野のエンジニアはさらに少ない、という状況です。

ですが、今後のビジネスや国の発展にはAIを取り入れた問題解決は不可欠になってきます。従来のアナログ的な座談会によるユーザー嗜好や商品評価では集められる情報に限りがあり、より正確かつ具体的な数字で解決方法を見出すには、ビッグデータからの解析ができるデータサイエンティストの存在が不可欠になってくるからです。

これまでも「中小企業診断士」という国家資格があり、中小企業の経営課題に対応するための診断・助言を行う専門家としての仕事がありますが、この診断を行うのに不可欠なのがデータ解析となります。

経営コンサルのスキルもつけて、データサイエンススキルもあるならば、年収2000万円以上も夢ではないですよね。経営コンサルだけでも年収2000万円クラスはザラですので、さらに上級職の位置づけになるでしょうし、今後国家資格化される可能性もあります。

機械学習を学ぶとどんな仕事ができるか

  • 大手企業への就職・転職
  • 勤務企業内での昇進
  • 勤務企業内でデータサイエンティストに転進
  • 経営コンサルと絡めて事業立ち上げ

バイオ業界にしろ、食品メーカーにしろ、これまでアナログで調査して溜めた膨大なデータを保有しています。これまでは、調査会社に依頼していたものを、社内のデータサイエンティストに回して調査、というのが一般化するでしょう。

フリーランスとしての働き方はちょっと難しいかな、と思います。

企業は膨大なマル秘情報データを委託するわけで、個人で仕事をしているようなフリーランスに依頼する可能性が低いためです。ですので雇われ社員として働きたくない人は起業して、会社という信頼をバックに仕事を取った方がいいでしょう。

もし開発スキルがあって、「エクセルにまとめたビッグデータを、ドラッグ&ドロップで放り込んだら自動で解析してくれるアプリ」なんかを開発して企業向けに販売したら相当儲かるだろうな、と思います。

データサイエンス(機械学習)が学べるスクール

AIとか機械学習が学べる、というスクールは数が少ないものの、いくつかあります。

カリキュラムを徹底的に比較して、私が「ここはオススメ」と思ったスクールだけ紹介しておきます。

基本的に、AI分野に長けている専門家はそうそういないので、「マンツーマン指導」としているスクールで、まともに実務で使えるレベルの機械学習を学べるところはない、と思っておいた方がいいです。マンツーマンで教える頭数を揃えるほどのデータサイエンティストがいると思えません。

ですので、ポイントは「機械学習に特化したスクール」で選ぶことです。

データサイエンスを学べるスクール

データサイエンスが学べるスクール選びのポイント

  • 機械学習に特化したスクールやカリキュラムがある
  • 専門家が講師
  • カリキュラムが明示されている

機械学習を学ぶなら、とりあえずこの3つのスクールを選んでおけば間違いなし。

アイデミー(Aidemy)

東京大学の自動運転の権威である、加藤真平准教授が監修している、「東大生による機械学習プログラミングスクール」というのがふさわしいスクール。

代表取締役の石川聡彦氏を筆頭に、経営陣は東大卒、経営本部も東京大学の中にある、という東大一色。

アイデミーの特徴は、機会学習とディープラーニングはもちろん、AIアプリ開発まで学べる点です。転職だけでなく、起業家を目指す人にもおすすめのスクールです。

Aidemy(アイデミー)

データミックス(DataMix)

管理人一押し。ここで学べば、データサイエンティストとして就職・転職はほぼ確実だろうな、と思えるカリキュラム内容です。ただしPaython基礎と数学の入学試験があります。…といっても、入学試験対策講座もありますし、メインのコースで学ぶ前の準備コースもあるので安心です。

DIVE INTO CODE

DIVE INTO CODEの機械学習コースは、データミックスのような入学試験はないので入学しやすいと思います。ペアでチームを組んで課題に取り組むスタイルのカリキュラムが組み込まれていて、実務をかなり意識した内容になっています。

.Pro(ドットプロ)

2018年にスタートした新しいスクールながら、充実したコース内容で人気の.Pro(ドットプロ)。このスクールの特徴は、10人までのレベル別少人数制クラスで学ぶスタイルで、週1の集中対面特訓講義があります。

この記事に挙げたスクール4校の中で、コスパが断トツ最高です。

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以上、ご参考にしてください。