【2019年9月限定】今ならお得!各社キャンペーン情報はこちら!

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
この記事は約9分で読めます。
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。

当サイトで人気のプログラミングスクール

  • DMM WebCamp  (3ヵ月でRubyエンジニアに)
  • TECH ACADEMY  (オンラインで好きな時間に学べる)
  • .Pro(ドットプロ) (マーケティングを意識したカリキュラム)
  • Code Ship (無料でRubyやPHP、Pythonも学べ転職保証付き。年齢制限なし)

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4つのスクールを選んでおけば間違いなし

アイデミー(Aidemy)

エンジニア
アイデミー
学習形式オンライン

受講料金190,000円(税込205,200円)/1ヶ月
480,000円(税込518,400円)/3ヶ月
780,000円(税込842,400円)/6ヶ月
コース
  • AIアプリ開発コース
  • データ分析コース
  • 自然言語処理コース
  • LINEチャットボット開発コース
  • Rettyコース
  • プレミアムプラン(コース選び放題)
受講期間1ヶ月・3ヶ月・6ヶ月
対応時間24時間チャットサポート
転職サポートあり
分割払いローン可・クレジットカード決済可
学べる言語・スキルPhotoshop・Illustrator・HTML(5)・CSS(3)・JavaScript・jQuery・Wordpress
PHP・Ruby・Ruby on Rails・MySQL・Java・Swift・Unity・Python・データサイエンス
【公式】https://aidemy.net/

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。

データミックス(DataMix)

エンジニア
人工知能、機械学習、深層学習の違い

通学場所 東京
学習形式通学

運営会社株式会社データミックス
事業概要データサイエンティスト育成プログラムの企画・開発・運営
スクール名DataMix(データミックス)
コース名データサイエンティスト育成コースデータサイエンティスト準備ステップ
入学金25,000円
受講料675,000円/40,000円~80,000円(選択内容による)
学習期間6ヵ月・11週間
備考データサイエンティストとしての転職支援あり
経済産業省や厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付金、教育訓練支援給付金対象

カリキュラム

6週間コードキャンプ
Pythonによる機械学習入門
Rによる統計学入門
6週間ベーシック
Pythonによる機械学習ベーシック
Project Based Learning 1
Rによる統計モデリング
Project Based Learning 2
6週間アドバンス
Deep Learning
自然言語処理
5週間インテグレーション
個別プロジェクト
【公式】https://datamix.co.jp/

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

エンジニア
DIVE INTO CODE
通学場所 東京都渋谷区円山町28番4号大場ビルA館4階ab
学習形式オンライン・通学

受講料金[入会金]100,000円(税込108,000円)~200,000円(税込216,000円)※コースによる
[受講料]498,000円(税込537,840円)~798,000円(税込861,840円)
コース
  • WEBエンジニアコース(転職達成プログラム/新規事業創造プログラム)
  • 機械学習エンジニアコース(全日制のみ・定員あり)
  • オンラインコース
受講期間10ヶ月
対応時間13:00-19:00 (オンラインチャットによる質問)
転職サポートあり
分割払いクレジットカード決済可能
学べる言語・スキル各コース説明参照のこと
【公式】https://diveintocode.jp/

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)

エンジニア デザイナー

ドットプロ

通学場所 東京都渋谷区道玄坂1-22-12和考渋谷ビル4F
学習形式通学

受講料金400,000円(税込432,000円)
受講期間6ヵ月
対応時間[平日]10時~21時 [土日祝]10時~19時
転職サポートあり ※独立支援サポートもあり
分割払い可能。クレジット対応可能
受講条件
  • MacまたはWindowsのノートPCを用意すること
  • 週に1回の特訓に参加できること
  • 毎日1~2時間程度の学習時間を確保できること
  • 特訓期間後も自発的に学習ができる人
コース
  • フロントエンドコース
  • Pythonコース
  • WEBマーケティングコース
身につくスキル

フロントエンドコース

  • HTML(5)/CSS(3)
  • JavaScript
  • GitHub
  • Sass
  • WordPress
  • PHP
  • Illustrator
  • Photoshop
  • UI/UX
  • サービスの企画立案

Pythonコース

  • Python
  • Messaging API
  • NumPy
  • Beautiful Soup
  • Keras
  • Pandas
  • Flask
  • Django
  • Scikit Learn

マーケティングコース

  • Wordpressの導入や運用方法
  • マーケッターとしての稼ぎ方
【公式】https://dotpro.net/lp/

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。

まとめ

機械学習、ディープラーニングは奥が深く難しいので、オンラインプログラミングスクールではあまりしっかりしたスキルは身に付きません。オンラインスクールを選ぶ人は、すでに独学でPythonを何周もやっている、という人なら有効に使えるでしょう。

基本的には、通学型でしっかり学ぶことをおすすめします。

この記事で紹介したおすすめスクールは

ご参考にしてくださいね!

タイトルとURLをコピーしました