【違いを説明できますか？】機械学習とディープラーニング
◇前置き
インターネット・電子デバイスの普及に伴い、世の中を回すためには大量の電子データを扱うことが必要になりました。
それに伴いAI(人工知能)を活用する企業が増えてきました。
AIを語る上で必ず出てくる単語があります。
◇機械学習とは
機械学習は、コンピューターアルゴリズムを使用して、データからパターンや規則性を発見し、新しい情報に適用するためのモデルを構築するプロセスです。
機械学習には、監視学習、非監視学習、半教師あり学習、強化学習などの種類があります。
機械学習の代表的なアルゴリズムには、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM（サポートベクターマシン）、k近傍法などがあります。
◇ディープラーニングとは
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークと呼ばれる階層的な構造を使用して、膨大な量のデータから高度な特徴を自動的に学習する機械学習の一種です。
これにより、複雑な問題を解決できるようになりました。
ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームAIなどの分野で広く使用されています。
代表的なディープラーニングのアルゴリズムには、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、深層信念ネットワーク、GAN（敵対的生成ネットワーク）などがあります。
