「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」とは？
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「人工知能（AI）」と一緒によく出てくる単語として「機械学習」や「ディープラーニング」などがあります。それぞれが何を指し、どのような違いがあるのかなどについて簡単にまとめました。
各単語の関係について
上記の３単語のうち、一番最初に生まれたものが「人工知能」で、人工知能の実現のための技術の１つとして「機械学習」があり、機械学習の手法の１つに「ディープラーニング」があるといった関係です。
人工知能（AI）とは？
主に物事についての判断したり、学習したり、推測したりするような、人間の脳が行う知的な作業をコンピューターで再現するようなプログラムやシステムを指します。一般にAIという言葉を聞くとイメージしやすいのが、SF作品によく見られるロボットのような、さまざまな作業を人間に代わって行ってくれるような「汎用型のAI」ですが、現状ではまだまだ実現には遠い状態です。現在主流となっているものは、何か特定の物事に限定して、人間の代わりに判断を行ってくれるような「特化型のAI」です。こうした特化型のAIを作るにあたって様々な技術が開発されてきましたが、そのうちの有力なものが「機械学習」です。
機械学習とは？
人工知能を実現するための技術の１つで、大量のデータをコンピューターに入力して「学習」（入力されたデータをコンピューターが分解・整理して作った、コンピューターなりの判断基準となる計算式）させることで、コンピューターが自分で判断を行えるようにするものです。画像の自動認識や、文章の判別など、様々な分野で利用されています。
この「学習」の方法にも様々なものがあり、あらかじめ「正解」「不正解」の情報を人間が用意して、そのデータを基に判断基準を作成させる「教師あり学習」や、「正解」「不正解」のデータを渡さずに判断基準を作成させる「教師なし学習」などが有名です。
ディープラーニング（深層学習）とは？
機械学習の手法の１つで、複雑なデータを正しく処理できるように、判断基準となる計算式（層）を多数生成して、判断を行わせる手法です。原則として、学習を進めて判断の材料となる層が増えるほど、より精度の高い判断ができるようになります。コンピュータの処理能力の向上により、より多数の層を、より短時間で処理できるようになったため、様々な分野での活用が期待できます。