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  • genai @ ウィキ
  • G検定向け 機械学習とディープラーニングの違い

genai @ ウィキ

G検定向け 機械学習とディープラーニングの違い

最終更新:2024年12月09日 17:10

genai

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だれでも歓迎! 編集
定義面の違い
問題: 「機械学習」と「ディープラーニング」を一文で定義してください。
回答:

機械学習:データからルールを見つけて、そのルールで予測や判別をする。
ディープラーニング:脳の仕組みをまねた多層のネットワークで、データから自動的に特徴を学んで判断する。
解説:
機械学習は、たくさんの例を見て「こういう時はこうなる」というルールを覚える技術。
ディープラーニングは、その中でも特に脳をまねた仕組みを使い、自分で大事な点を見つけて判断できる技術。

{特徴抽出の違い
問題: 機械学習とディープラーニングでは特徴の取り方はどう違う?}
回答:
機械学習は人が「これが大事!」と決めた特徴を使う。ディープラーニングは自分で大事な特徴を見つける。
解説:
機械学習は、先生(人間)が「ここを見て!」と教える。ディープラーニングは、自分で目を凝らして、どこを見るべきかを見つけられる。

{モデル構造の違い
問題: ディープラーニングはなぜ「深い(ディープ)」のか?}
回答:
ディープラーニングはたくさんの層を重ねているから。機械学習はそんなに層が多くないか、層構造がない。
解説:
機械学習はシンプルな計算で、ディープラーニングは背の高いビルみたいに何層も重ねて問題を解く。だから「深い」と呼ぶ。

{必要なデータ量の違い
問題: どちらがもっとたくさんのデータを必要とする?}
回答:
ディープラーニングのほうが大量のデータを必要とすることが多い。
解説:
ディープラーニングは複雑で、大量の例を見てやっと上手くなる。機械学習はもう少し少ない例でもそれなりに頑張れる。

{得意分野の違い
問題: 画像や音声認識で近年すごく進歩したのはどっち?}
回答:
ディープラーニング。
解説:
画像や音声は複雑だけれど、ディープラーニングは自分でそこから重要な部分を見つけて上手に認識できる。

{モデルのわかりやすさ
問題: どちらが判断の理由を理解しやすい?}
回答:
機械学習のほうが理由がわかりやすい。ディープラーニングは理由がわかりにくい。
解説:
機械学習は、どの条件でどう決めたか比較的わかりやすい。ディープラーニングは「あれこれ考えている」けど、人間が何を考えたか理解しにくい。

{計算資源の違い
問題: 強力なコンピュータ資源がもっと必要なのは?}
回答:
ディープラーニングは強いコンピュータ(GPUなど)をたくさん使うことが多い。
解説:
ディープラーニングは計算がとても複雑だから、強いパソコンがいる。機械学習はもう少し軽いパソコンでも動かしやすい。

{特徴量設計の手間
問題: 人が特徴を工夫する必要が多いのはどっち?}
回答:
機械学習では人が特徴を工夫する。ディープラーニングは自動で特徴を見つける。
解説:
機械学習は、先生が「ここを見なさい」と教える必要がある。ディープラーニングは自分で大事なところを探せるから、人が教える手間が減る。

{性能アップの方法
問題: 機械学習とディープラーニング、精度を上げるときの工夫は?}
回答:
機械学習は特徴選びやアルゴリズム工夫、ディープラーニングはモデルの層構造や学習条件を変えたりデータを増やす。
解説:
機械学習は「人間がもっといいヒントを与える」ことで良くなる。ディープラーニングは「ネットワーク(脳みそみたいな仕組み)を工夫したり、データを増やしたり」して強くする。

{どんな分野に強いか
問題: ディープラーニングが強いのは?機械学習が現実的な場面は?}
回答:
ディープラーニングは画像や音声など複雑なデータで強い。機械学習はデータが少ないなど、単純な問題で今でもよく使われる。
解説:
ディープラーニングは難しい問題(画像や言葉)で力を発揮。機械学習は簡単な問題やデータが少ない所で便利。

{学習方法
問題: ディープラーニングはどの学習形式で特に有名?}
回答:
最初は教師あり学習で有名になったが、今は他の学習形式でも活躍。
解説:
写真と答えをセットでたくさん覚える(教師あり学習)で超すごい成果が出た。その後、他の方法でもディープラーニングは使われ始めた。

{モデルの大きさ
問題: どちらがパラメータ(設定値)が多く、巨大になりやすい?}
回答:
ディープラーニングはとてもたくさんのパラメータを持つことが多い。
解説:
機械学習はシンプルで、それほど巨大にならない。ディープラーニングはとてつもない数の設定値を持っていて、それで表現力が高い。

{データ増加時の効果
問題: データを増やすとどっちが劇的に強くなる?}
回答:
ディープラーニングはデータが増えるほど急に強くなりやすい。
解説:
ディープラーニングは、もっとたくさんの例を見せるほど、めきめき性能が上がる傾向がある。

{実用化の課題
問題: ディープラーニングを使うとき、どんな実用的な課題がある?}
回答:
学習に時間がかかるし、モデルが大きくて使うのが大変。
解説:
とても巨大で計算に時間がかかるから、早く結果が欲しい場合や、軽くしたい場合に難しいことがある。

{軽い環境での利用
問題: 計算パワーが弱い機器で使いやすいのはどっち?}
回答:
機械学習はもともと軽いモデルも作りやすい。ディープラーニングは軽くする工夫が必要。
解説:
小さなコンピュータやスマホなど、弱い計算機器で動かしたいときは、機械学習のほうが元々小さなモデルもありやすい。ディープラーニングは特別な処理が必要。

{説明できるかどうか(XAI)
問題: わかりやすい説明がしやすいのは?}
回答:
機械学習は理由を説明しやすいが、ディープラーニングは理由が分かりにくいことが多い。
解説:
機械学習は「なんでそうなるか」が比較的見える仕組み。ディープラーニングは「天才だけど何考えてるかわからない」感じ。

{新しいタスクへの対応
問題: 新しい問題にすぐ対応しやすいのは?}
回答:
ディープラーニングは新しいタスクでも自分で特徴を学べるので対応しやすい。
解説:
ディープラーニングは「なんでもまずやってみて、重要なところを自分で見つける」ので、新しい問題でもすぐ適応できる。

{転移学習(応用法)のしやすさ
問題: 別の仕事にも転用しやすいのは?}
回答:
ディープラーニングは転移学習がしやすい。
解説:
ディープラーニングは一度身につけた「感覚」を別の仕事に応用できる。たとえば犬の写真を認識できるモデルは、少し学び直せば猫も認識しやすい。

{データ処理の違い
問題: 生の画像や音声をそのまま扱えるのは?}
回答:
ディープラーニングは生のデータをそのまま入れて学べる。機械学習はあらかじめデータを人が加工することが多い。
解説:
ディープラーニングは生写真を見て自分で面白いところを発見する。機械学習は人がまず「ここが大事だよ」と加工してから渡す。

{社会での活躍例
問題: 音声アシスタントや自動翻訳をすごく良くしたのはどっち?}
回答:
ディープラーニング。
解説:
ディープラーニングで、スマホの声アシスタントや翻訳アプリがとても賢くなった。以前は機械学習を使っていたけど、精度がディープラーニングで一気に上がった。

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