概要
- AI(人工知能)の正式名称はArtificial Intelligenceです。
- AIと機械学習の深層学習の関係は、以下のようになっています。
歴史
以下のようにAIの歴史は、以前から脈々と続いています。
第一次AIブーム：推論・探索の時代（1950年代後）：ルールが明確
第二次AIブーム：エキスパートシステム（1980年代）：データの蓄積
第三次AIブーム：機械学習・深層学習技術の発展：現在
機械学習
教師あり学習
「教師あり」の特徴は、以下の通りです。
- 「教師あり学習」は「データ」と「問題の正解」のセットを与えることで学習する仕組み。
- 過去のデータから未来の数値を予測する回帰などを行うことが可能。
教師なし学習
- 「教師なし学習」は、「教師あり学習」のように正解データを必要としない。
- お客がショッピングサイトで買っているものの傾向を導き出すなどのデータの可視化に使用されるケース有。
強化学習
- 「強化学習」は与えられた問題に対してAI（人工知能）が試行錯誤をすることにより、問題を解決する。
- 強化学習とディープラーニングを組み合わせた手法「深層強化学習」なども主流
深層学習（ディープラーニング）
ニューラルネットワークとディープラーニング
ニューラルネットワークとは、 人間の脳の神経回路を模倣したものを指します。 以下の図に示すように複数の「入力」と「出力」があり、その間には「中間層」(隠れ層)があります。中間層が多いものをディープラーニングと言います。
