機械学習と深層学習の違いについて徹底解説！初心者でもわかるAI技術の基礎知識

スポンサード

機械学習と深層学習は、どちらもAI技術の中核を担う手法ですが、その仕組みや得意とする場面には明確な違いがあります。
この記事では、AIの基本的な概念から始まり、機械学習と深層学習それぞれの定義・しくみ・特徴を、初心者の方にもわかりやすく丁寧に解説します。
また、データ量・計算リソース・精度・解釈のしやすさといった観点から両者を徹底比較し、どのような場面でどちらを選ぶべきかという判断基準まで理解できます。AIを活用したいと考えている方も、技術の基礎を学びたい方も、この記事を読めば機械学習と深層学習の違いをしっかりと把握できるはずです。
こちらの記事では機械学習と深層学習について、詳しく解説しています。
【完全入門】機械学習とは何かをゼロからやさしく理解できる徹底ガイド
深層学習とは何かをわかりやすく解説！初心者でもわかる仕組みを紹介

1. 機械学習と深層学習の違いを理解する前に知っておきたいAIの基本

機械学習と深層学習の違いを正確に理解するためには、まず「AI（人工知能）」という大きな枠組みから理解していくことが大切です。この章では、AIとは何か、どのような歴史をたどって発展してきたのか、そして機械学習・深層学習がAIのどこに位置するのかを、初心者にもわかりやすく丁寧に解説します。

1.1 人工知能（AI）とは何か

AI（Artificial Intelligence）とは、日本語で「人工知能」と訳され、人間が持つ知的な能力——たとえば学習・推論・判断・言語理解・画像認識といった機能をコンピューターによって再現しようとする技術や研究分野のことを指します。

AIという言葉は非常に広い概念であり、単一の技術を指すものではありません。チェスや将棋を指すプログラム、自動翻訳ツール、スマートスピーカーへの音声応答、顔認識システムなど、私たちの日常生活のなかに溶け込んでいる技術の多くがAIの一種です。

AIは大きく次の2種類に分けられます。

現在私たちが日常的に目にしているAIのほとんどは「特化型AI」であり、汎用型AIはまだ実用化には至っていません。AIという言葉のイメージが先行しがちですが、現状の技術レベルを正しく把握しておくことが、機械学習や深層学習を理解する第一歩となります。

1.2 AIの歴史と発展の流れ

AIは一夜にして生まれた技術ではなく、何十年もの研究と試行錯誤の積み重ねによって発展してきました。その歴史を大きな流れとして理解しておくと、なぜ機械学習や深層学習が生まれたのかがよりクリアに見えてきます。

1.2.1 第1次AIブーム（1950年代〜1960年代）：推論・探索の時代

AIという概念が初めて提唱されたのは1956年のダートマス会議とされており、この時期は「推論」と「探索」を中心とした研究が盛んでした。コンピューターに論理的なルールを与え、問題を解かせるというアプローチが主流でしたが、現実世界の複雑な問題には対応できないという限界が明らかになり、研究は一時停滞します。

1.2.2 第2次AIブーム（1980年代）：エキスパートシステムの時代

1980年代になると「エキスパートシステム」と呼ばれる、専門家の知識をルールとしてコンピューターに組み込む手法が注目されました。医療診断や化学分析などの分野で成果を上げましたが、膨大なルールを人間が手動で記述・更新しなければならないという問題が浮上し、再び停滞期を迎えます。

スポンサード

1.2.3 第3次AIブーム（2000年代〜現在）：機械学習・深層学習の時代

2000年代以降、インターネットの普及によるビッグデータの蓄積、GPU（グラフィックス処理装置）に代表される計算リソースの飛躍的な向上、そしてアルゴリズムの進化が重なり、AIは再び急速な発展を遂げます。この第3次ブームの中心にあるのが「機械学習」と「深層学習」です。

特に2012年、深層学習を用いたモデルが画像認識の国際コンテスト「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」で圧倒的な精度を記録したことで、世界中の研究者や企業が深層学習に注目するようになりました。

1.3 AI・機械学習・深層学習の関係性

「AI」「機械学習」「深層学習」という3つの言葉は、ニュースや技術記事の中でほぼ同じ意味のように使われることもありますが、実際にはそれぞれ明確に異なる概念です。
この3つは入れ子（ネスト）の関係にあり、大きい順にAI ＞ 機械学習 ＞ 深層学習という包含関係で整理することができます。

以下の図解的な表を参考にしてください。

つまり、深層学習は機械学習の中に含まれる特定の手法であり、機械学習はAIという大きな枠組みの中に含まれる一つのアプローチです。「深層学習＝AI」というわけでも、「機械学習＝深層学習」というわけでもありません。

この包含関係を最初に押さえておくと、次章以降で解説する各技術の違いや特徴を、より正確に理解することができます。まずはこの関係性をしっかり頭に入れたうえで、それぞれの技術の詳細に進んでいきましょう。

2. 機械学習とは何か

2.1 機械学習の定義としくみ

機械学習（Machine Learning）とは、コンピュータがデータから自動的にパターンや規則性を学習し、予測や判断を行う技術のことです。従来のプログラミングでは、人間がルールをひとつひとつ手動で記述する必要がありましたが、機械学習ではデータをコンピュータに与えることで、コンピュータ自身がそのデータの中からルールや特徴を見つけ出します。

たとえば、スパムメールを判定するシステムを従来の方法で作る場合、「件名に”無料”という単語が含まれていたらスパムとみなす」といったルールを人間が一から設定していました。しかし機械学習では、大量のスパムメールと正常なメールのデータをコンピュータに学習させることで、コンピュータ自身がスパムの特徴を見つけ、自動的に判定できるようになります。

機械学習のしくみを大まかに表すと、次のような流れになります。

1. 学習に使うデータ（訓練データ）を用意する
2. アルゴリズム（学習の手順）を選択する
3. データをアルゴリズムに入力し、モデル（予測・判断の基準となる数式や関数）を構築する
4. 構築したモデルを使って、新しいデータに対して予測や分類を行う
5. 予測結果を評価し、必要に応じてモデルを改善する

このプロセスを繰り返すことで、モデルの精度が少しずつ向上し、より正確な予測や分類が可能になっていきます。機械学習はAI（人工知能）の中核をなす技術であり、画像認識・自然言語処理・推薦システムなど、日常生活のさまざまな場面で活用されています。

2.2 機械学習の主な種類

機械学習には、データの与え方や学習のアプローチによっていくつかの種類があります。それぞれ得意とする用途や場面が異なるため、目的に応じて使い分けることが重要です。代表的な3つの学習方法について、以下で詳しく説明します。

2.2.1 教師あり学習

教師あり学習（Supervised Learning）とは、正解ラベル（答え）があらかじめ付与されたデータを使ってモデルを学習させる方法です。入力データと、それに対応する正解のセットを大量に学習させることで、新しいデータに対しても正しい答えを予測できるようになります。

教師あり学習は大きく「分類」と「回帰」の2種類に分けられます。分類はデータをいくつかのカテゴリに振り分ける問題（例：メールがスパムかどうか）で、回帰は連続する数値を予測する問題（例：住宅の価格予測）です。

代表的なアルゴリズムとしては、決定木・サポートベクターマシン（SVM）・ランダムフォレスト・線形回帰・ロジスティック回帰などがあります。

2.2.2 教師なし学習

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、正解ラベルのないデータをコンピュータに与え、データの中にある構造やパターンを自動的に発見させる方法です。人間が答えを教えるのではなく、コンピュータ自身がデータの類似性や傾向を見つけ出します。

代表的な手法として「クラスタリング」があります。これは似た特徴を持つデータをグループ（クラスター）にまとめる手法で、顧客の購買行動分析や異常検知などに活用されています。また、データの次元を圧縮して扱いやすくする「次元削減」も教師なし学習の重要な手法のひとつです。

代表的なアルゴリズムとしては、k-means法・主成分分析（PCA）・オートエンコーダなどが挙げられます。

2.2.3 強化学習

強化学習（Reinforcement Learning）とは、エージェント（学習主体）が環境と相互作用しながら、試行錯誤を通じて最適な行動を学習する方法です。ある行動をとったときに「報酬」を与え、報酬が最大になるような行動を学習させます。人間がゲームで経験を積みながら上達するプロセスに近いイメージです。

強化学習は、ゲームAIの開発やロボット制御、自動運転技術などの分野で広く活用されています。たとえば、将棋や囲碁で人間のトッププロに勝利したAIも、強化学習を活用して開発されています。

2.2.4 3つの学習方法の比較

2.2.5 機械学習で使われる主なアルゴリズムの特徴

機械学習には多くのアルゴリズムが存在しますが、実務でよく使われる代表的なものをまとめると以下のとおりです。それぞれに得意・不得意があるため、データの特性や解決したい課題に合わせて選択します。

機械学習は、正解データが用意できる場面から、パターンを探したい場面まで、幅広いビジネス課題の解決に活用されています。どのアルゴリズムが最適かは、データの量・質・課題の種類によって異なるため、目的を明確にしたうえで選択することが重要です。

スポンサード

3. 深層学習（ディープラーニング）とは何か

機械学習の概要を理解したところで、次はその発展形である深層学習（ディープラーニング）について詳しく見ていきましょう。深層学習は、近年のAIブームを牽引した中心的な技術であり、画像認識・音声認識・自然言語処理など、さまざまな分野で革命的な成果を上げています。

3.1 深層学習の定義としくみ

深層学習とは、人間の脳神経回路の構造を模した「ニューラルネットワーク」を多層に積み重ねることで、データの特徴を自動的に抽出・学習する技術です。英語では「Deep Learning（ディープラーニング）」と呼ばれ、「Deep（深い）」という言葉はこの「多層構造」に由来しています。

まずは、深層学習の土台となる「ニューラルネットワーク」の基本的なしくみから理解しましょう。

3.1.1 ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、人間の脳内に存在する神経細胞（ニューロン）とその結合をコンピュータ上で再現したモデルです。入力されたデータに対して、複数の「ノード（ニューロン）」が信号を受け取り、重み付きの計算を行って次の層へと伝達していきます。

基本的な構造は、次の3つの層から成り立っています。

一般的なニューラルネットワークでは隠れ層が1〜2層程度ですが、深層学習では隠れ層を数層から数百層にまで積み重ねることで、より複雑なパターンや特徴を段階的に学習できるようになっています。
この「層の深さ」こそが、深層学習が従来のニューラルネットワークと大きく異なるポイントです。

3.1.2 深層学習における特徴抽出のしくみ

深層学習の最大の特長は、データから特徴量を人間が手動で設計することなく、モデル自身が自動的に学習・抽出できる点にあります。この点は、後述する機械学習との大きな違いにもなります。

例として、画像認識のケースで考えてみましょう。人間の顔写真を深層学習モデルに入力した場合、各層では以下のような階層的な特徴抽出が行われます。

このように、層が深くなるほど抽象度の高い特徴を学習していくのが深層学習の特徴です。人間がどの特徴を見るべきかをわざわざ指定しなくても、大量のデータを学習するなかでモデル自身が「重要な特徴」を見つけ出せるのです。

3.1.3 学習のしくみ：誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）

深層学習モデルは、学習データを入力して予測結果を出力した後、正解データとの誤差を計算し、その誤差をもとにネットワーク内の「重み」を調整するプロセスを繰り返すことで精度を高めていきます。このしくみを「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」と呼びます。

具体的には次のような流れで学習が進みます。

1. 学習データをモデルに入力し、予測値を出力する（順伝播）
2. 出力された予測値と正解値の差（誤差）を損失関数で計算する
3. 誤差を出力層から入力層に向けて逆向きに伝え、各層の重みを更新する（逆伝播）
4. 上記のプロセスを大量のデータに対して繰り返す（最適化）

この繰り返しによって、モデルは徐々に正確な予測ができるように成長していきます。大量のデータと高い計算能力があってこそ成立するアプローチであり、これが深層学習において大規模なデータセットと高性能なコンピュータが必要とされる理由です。

3.2 深層学習の代表的な種類

深層学習にはさまざまなアーキテクチャ（構造）が存在します。それぞれ得意とするデータの種類や用途が異なるため、目的に応じて使い分けられています。代表的なものを以下にまとめます。

なかでも近年特に注目されているのが、「Transformer（トランスフォーマー）」をベースにした大規模言語モデル（LLM）です。ChatGPTやGeminiといった生成AIサービスもこの技術を基盤としており、文章の生成・翻訳・要約・対話といった高度な自然言語処理を実現しています。

3.3 深層学習が活用されている身近な事例

深層学習は、すでに私たちの日常生活のさまざまな場面に組み込まれています。「難しい技術の話」と感じるかもしれませんが、実は多くの人がすでに深層学習の恩恵を受けています。

このように、深層学習は特定の専門分野にとどまらず、医療・エンターテインメント・クリエイティブ制作など幅広い産業に浸透しており、今後もその活用範囲はさらに広がっていくと考えられています。

3.4 深層学習を動かすために必要な環境とは

深層学習を実際に動かすためには、大量のデータを高速に処理できる計算環境が不可欠です。特に重要なのが、GPU（グラフィックス処理ユニット）の存在です。

深層学習では、ニューラルネットワーク内で膨大な数の行列演算が並列に発生します。CPUは汎用的な処理が得意な一方、GPUは数千〜数万の演算コアを持ち、このような大規模な並列計算を非常に効率よく処理できます。そのため、深層学習の開発・推論においてはGPUの搭載が事実上の標準となっています。

さらに、近年ではGoogle ColaboratoryのようなクラウドベースのGPU環境も普及し、個人が手軽に深層学習を試せる環境も整ってきました。しかし、大規模なモデルの学習やリアルタイム処理が求められる業務用途においては、手元に高性能なGPU搭載マシンを持つことが、開発効率と実用性の両面で大きなアドバンテージとなります。

クラウドに依存せずローカル環境で深層学習を扱いたい場合、専用の高性能PCを検討することも重要な選択肢のひとつです。映像制作や3DCG・AI開発を行うクリエイターや研究者にとっては特に、処理速度・安定性・耐久性を兼ね備えたマシン選びが、作業効率を大きく左右します。

スポンサード

4. 機械学習と深層学習の違いを徹底比較

機械学習と深層学習はどちらもAIの一種ですが、その仕組みや得意とする領域には明確な違いがあります。ここでは、データ量・特徴量・計算リソース・精度と解釈のしやすさという4つの観点から、両者を丁寧に比較していきます。

4.1 データ量に関する違い

機械学習と深層学習の違いを語るうえで、まず押さえておきたいのが必要なデータ量の大きさの違いです。

機械学習では、数百〜数千件程度の比較的少ないデータでもモデルを構築し、実用的な精度を出すことができます。たとえば、スパムメールの分類や住宅価格の予測といったタスクでは、適切に整備された数千件のデータがあれば、十分に機能するモデルを作成できます。

一方、深層学習は大量のデータがあればあるほど精度が向上するという特性を持っており、一般的に数万〜数百万件以上のデータが必要とされます。画像認識や自然言語処理（NLP）といった複雑なタスクでは、大量のラベル付きデータを学習させることで、人間を超えるような精度を発揮することもあります。

データ量が少ない環境では機械学習のほうが安定した結果を出しやすく、逆にデータが豊富な環境では深層学習が真価を発揮するという関係性があります。

4.2 特徴量の扱い方の違い

機械学習と深層学習のもっとも本質的な違いのひとつが、特徴量（フィーチャー）の扱い方にあります。

機械学習では、モデルに学習させる前に人間がデータから有用な特徴を手動で抽出・設計する「特徴量エンジニアリング」という工程が必要です。たとえば、メールのスパム判定であれば「特定の単語が含まれているか」「送信者のドメインが怪しいか」といった特徴を人間が定義し、モデルに入力します。このため、ドメイン知識（その分野の専門的な知識）を持つ人材が欠かせません。

一方、深層学習では、ニューラルネットワークが大量のデータから自動的に特徴を学習します。画像認識を例にとると、「エッジの検出」「形状の把握」「物体の識別」といった複雑な特徴を、モデルが階層的に自動で抽出していきます。これにより、人間が特徴量を手動で設計する手間を大幅に削減できるのが深層学習の大きなメリットです。

ただし、深層学習は特徴の抽出過程がブラックボックス化しやすく、「なぜその判断をしたのか」を説明することが難しいという側面もあります。

4.3 計算リソースに関する違い

機械学習と深層学習では、学習・推論に必要な計算リソース（処理能力）の規模が大きく異なります。

機械学習のアルゴリズム（決定木・サポートベクターマシン・ランダムフォレストなど）は、比較的軽量な計算で動作します。一般的なCPUを搭載したコンピュータでも学習を完了できるケースが多く、導入コストを抑えやすいのが特徴です。

一方、深層学習は多数の層を持つニューラルネットワークを扱うため、膨大な行列演算を並列処理できるGPU（グラフィックス処理ユニット）が必要不可欠です。特にGPUはもともとゲームやグラフィック処理のために開発されましたが、その並列計算能力の高さから深層学習の学習にも非常に適しており、現在ではAI研究や開発の現場で広く使われています。学習に必要な時間も長くなりやすく、大規模モデルでは数日〜数週間に及ぶこともあります。

このことから、深層学習を本格的に活用するためには、高性能なGPUを搭載したマシンを用意することが現実的な必須条件となっています。

4.4 精度と解釈のしやすさの違い

機械学習と深層学習は、出力結果の精度と、その結果を人間が解釈できるかどうかという点でも大きく異なります。

機械学習のモデル（特に決定木や線形回帰など）は、モデルの内部構造が比較的シンプルであるため、「なぜその予測結果になったのか」を人間が理解・説明しやすいという特徴があります。医療・金融・法律など、判断の根拠を明確に示す必要がある分野では、この「説明可能性（Explainability）」が非常に重要な評価基準となります。

一方、深層学習は画像認識・音声認識・自然言語処理といった複雑なタスクにおいて、機械学習を大きく上回る高い精度を発揮することがあります。しかし、その内部では数百万〜数十億ものパラメータが複雑に絡み合っており、なぜその判断が行われたのかを人間が解釈することは非常に困難です。
この問題は「ブラックボックス問題」とも呼ばれており、深層学習の普及に伴って重要な課題のひとつとなっています。

近年では、深層学習の判断根拠を可視化するための手法（GradCAMやSHAPなど）も研究・実用化が進んでいますが、機械学習と比較すると依然として解釈の難易度は高い状況です。

以上の4つの観点を総合すると、機械学習と深層学習はそれぞれに明確な強みと弱みを持つ技術であることがわかります。どちらが優れているという単純な話ではなく、解決したい課題・使用できるデータ量・利用できる計算リソース・求められる説明可能性のレベルに応じて、適切な手法を選択することが重要です。

5. 機械学習と深層学習はどちらを選ぶべきか

機械学習と深層学習はどちらが優れているということはなく、解決したい課題の性質・手元にあるデータ量・使える計算リソースという3つの軸を基準に選択することが重要です。ここでは、実際の場面でどのように使い分けるかを、具体的なポイントとともにわかりやすく解説します。

5.1 目的やデータ量によって使い分けるポイント

機械学習と深層学習を選ぶ際には、まず以下の観点から現状を整理することが大切です。それぞれの観点について確認し、自分のプロジェクトにどちらが合っているかを判断してみてください。

上記の表からもわかるように、どちらの手法が適切かは「何のために・どんなデータで・どんな環境で」使うかによって大きく変わります。以下では、それぞれが向いているケースをさらに詳しく見ていきましょう。

5.2 機械学習が向いているケース

機械学習は、深層学習と比べてデータ量や計算環境の制約が少なく、幅広いシーンで活用しやすい手法です。次のような条件が当てはまる場合は、機械学習を選択することが現実的かつ効果的です。

5.2.1 データ量が少ない・収集コストが高い場合

深層学習は大量のデータがなければ高い精度を発揮することが難しく、過学習（訓練データだけに特化してしまう現象）に陥りやすいという特性があります。一方で、機械学習のアルゴリズム（ランダムフォレスト・サポートベクターマシン・勾配ブースティングなど）は、数百〜数千件程度の小規模データでも安定した予測精度を発揮できます。医療・製造・金融など、データ収集にコストや時間がかかる分野では機械学習の方が現実的な選択肢となります。

5.2.2 表形式・構造化データを扱う場合

売上データや顧客情報・センサーの数値データのような表形式（テーブル形式）の構造化データは、機械学習との相性が非常に良いとされています。XGBoostやLightGBMといった勾配ブースティング系のアルゴリズムは、Kaggle（機械学習コンペティションプラットフォーム）などでも構造化データにおいて高い成績を残しており、実務でも広く採用されています。

5.2.3 モデルの説明責任が求められる場合

医療診断・金融審査・法的判断など、「なぜそのような予測結果になったのか」を人間が説明しなければならない場面では、ロジスティック回帰や決定木のように解釈しやすいモデルを持つ機械学習の手法が適しています。深層学習はブラックボックスになりやすく、こうした場面での採用には慎重さが求められます。

5.2.4 計算リソースや開発コストを抑えたい場合

機械学習は一般的なCPU搭載のパソコンでも十分に動作するアルゴリズムが多く、初期投資を抑えてプロジェクトを始めることができます。スタートアップや中小企業、個人での開発において、限られた予算とリソースの中で素早く検証・実装を進めたい場合には機械学習が強みを発揮します。

5.3 深層学習が向いているケース

深層学習は、大量のデータと高い計算能力を前提とした手法です。それだけに、条件が整った場面では機械学習を大幅に上回る性能を発揮します。次のような状況では、深層学習を積極的に検討する価値があります。

5.3.1 画像・音声・テキストなどの非構造化データを扱う場合

深層学習が最も真価を発揮するのは、画像認識・音声認識・自然言語処理（NLP）といった非構造化データを扱う分野です。たとえば、画像から物体を検出する物体認識、音声をテキストに変換する音声認識、文章の感情を判定する感情分析などは、深層学習によって飛躍的な精度向上が実現されています。従来の機械学習では人間が特徴量を手動で設計する必要がありましたが、深層学習はニューラルネットワークが自動的にデータの特徴を抽出するため、こうした複雑なデータへの対応力が格段に高くなっています。

5.3.2 大量のデータを活用できる環境がある場合

深層学習モデルは、データが多ければ多いほど精度が向上するという特性を持っています。
数万件・数十万件以上の学習データが揃っており、それを処理できる高性能なGPU環境がある場合には、深層学習が持つポテンシャルを最大限に引き出すことができます。大手IT企業・研究機関・大規模なWebサービスなど、豊富なデータ資産を持つ組織において特に効果を発揮します。

5.3.3 高精度を最優先したい場合

自動運転・医療画像診断・リアルタイム翻訳など、わずかな誤りも許されない高精度が求められるシステムでは、深層学習が現時点での最先端の精度を実現できる手法として選ばれています。
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）や、画像生成AIなども深層学習をベースに構築されており、その表現力と汎化性能は他の手法の追随を許さないレベルに達しています。

5.3.4 特徴量エンジニアリングの工数を削減したい場合

機械学習では、モデルの精度を高めるためにドメイン知識をもとに特徴量を人間が設計する「特徴量エンジニアリング」が必要不可欠です。これは時間と専門知識を要する作業です。
一方で深層学習は、モデル自身がデータから自動的に重要な特徴を学習するため、特徴量設計の工数を大幅に削減できるという大きなメリットがあります。データ量と計算環境が整っていれば、この点だけでも深層学習を選ぶ理由になり得ます。

5.3.5 深層学習を実行するためのPC環境について

深層学習を実際に動かすには、大量の並列計算を高速に処理できるGPUを搭載したマシンが不可欠です。一般的なビジネス向けパソコンでは処理能力が不足するケースが多く、用途に合わせた高性能なパソコンを選ぶことが、深層学習プロジェクトを成功させる上での重要な前提条件となります。また、機械学習においても、大規模なデータを扱ったりモデルの学習を繰り返したりする作業では、CPUの処理速度やメモリ容量が作業効率に直結します。

クリエイティブ制作や映像制作、設計業務など幅広い用途で採用されているBTOパソコンメーカー「ブルックテックPC」では、3年故障率1%未満という高品質・高耐久なマシンを提供しています。PCに詳しくない方でも、スタッフが用途と予算に合わせて丁寧にヒアリングを行い、最適なマシンを提案してくれます。機械学習・深層学習の実行環境として必要なスペックについても相談できるため、「どんなパソコンを選べばよいかわからない」という方にとって、オーダーメイドPCという選択肢は非常に心強い味方になります。

6. まとめ

本記事では、機械学習と深層学習の違いについて、AIの基本からわかりやすく解説してきました。ここで重要なポイントを整理します。

機械学習は、人間が特徴量を設計しながらデータからルールを学ぶ技術です。一方、深層学習はニューラルネットワークを多層化することで、特徴量の抽出も含めてデータから自動的に学習する技術であり、機械学習の一種に位置づけられます。

どちらを選ぶべきかという点については、データ量・計算リソース・目的によって使い分けることが結論です。データが少なく解釈のしやすさが求められる場面では機械学習が適しており、大量のデータを扱う画像認識や音声認識などの高精度処理には深層学習が適しています。

また、深層学習を活用した映像制作や3DCG、AIを活用したクリエイティブ業務には、高い処理性能を持つパソコンが不可欠です。ゲーミングPC/クリエイターPCのパソコン選びで悩んだらブルックテックPCへ!

スポンサード