AIと機械学習の主な違いは、AIは人間と同じように知的なタスクを実行できるコンピューターシステムの開発であり、機械学習は人工知能の一種で、システムに明示的にプログラムされることなく学習する能力を与えることである。
今日、テクノロジーは急速に発展しています。
科学者やエンジニアは、生活の質を向上させるためにさまざまな技術を発明しています。
そのような技術のひとつがAI（人工知能）です。
AIを別の言葉で言うと、マシン・インテリジェンスです。
AIは、機械が人間と同じように作業を行い、意思決定を行うことを可能にします。
全体的に見ると、AIは広い分野です。
自然言語処理、ロボット工学などもAIに含まれる分野です。
一方、機械学習はAIのサブセットです。
したがって、機械学習のアプリケーションもAIのアプリケーションと考えることができます。
AIとは
AIまたは人工知能は、機械が人間の行動を模倣することを可能にする技術である。
機械が経験から学習することを可能にします。
人間と同じように入力を受け、タスクを実行します。
また、この技術は、大量のデータを処理し、そこから判断を下すことができます。
AIは、コンピュータサイエンス、数学、工学、計算物理学など、複数の分野が融合した分野です。
機械学習、深層学習、自然言語処理などの分野は、AIの下位分類にあたります。
このように、AIは幅広い分野であることが強調されています。
さらに、AIを使ったアプリケーションは大量に存在します。
ゲーム、自動運転車、産業用ロボットなどは、AIの一例です。
また、医療、製造、自律走行車などに関するアプリケーションの開発にも役立っています。
機械学習とは
機械学習は、統計的手法を使用して、機械が経験とともに改善することを可能にするAIのサブセットです。
機械学習アルゴリズムは、データセットのパターンを識別し、それに応じてプログラムの動作を調整することが可能です。
言い換えれば、分析モデルの構築を自動化するものです。
機械学習のライフサイクルは、いくつかのステップから構成されている。
まず、Excelシート、データベース、Twitter、Yahooなど様々なデータソースからデータを収集する。
第二のステップは、データの整理を行うことである。
これは、データをフィルタリングし、クリーニングするプロセスです。
3つ目は、データの分析です。
このステップでは、データを使ってモデルを作成する。
4つ目のステップは、アルゴリズムを学習させることで、データセットのパターンを発見させることである。
次のステップは、アルゴリズムをテストして、その精度を決定することである。
最後に、モデルが正確であれば、アプリケーションをデプロイすることができる。
さらに、機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな種類があります。
教師あり学習では、ラベル付けされたデータのセットを使って、プログラムがパターンを識別することができる。
つまり、これらのアルゴリズムは、入力と出力の組の例によって、入力を出力に対応付けることができるのです。
さらに、教師なし学習は、アルゴリズムがラベル付けされていないデータを用いてパターンを識別することを可能にする。
最後に、強化学習は、アルゴリズムが以前のタスクから学習することを可能にする。
AIと機械学習の違い
定義
AI（人工知能）とは、人間が見せる自然な知能と同様に、機械が見せる知能のことであり、機械学習とは、コンピュータシステムが明示的な命令を使わずに特定のタスクを効果的に実行するために用いるアルゴリズムや統計的手法の科学的研究です。
このように、AIと機械学習の主な違いを説明します。
機能性
さらに、AIは人間に近い知的な行動を模倣することに重点を置いているのに対し、機械学習は隠れたパターンを特定し、予測精度を向上させることに重点を置いています。
結論
AIとMachine Learningはよく使われる言葉ですが、両者には違いがあります。
AIと機械学習の大きな違いは、AIは人間と同じように知的な作業を行うことができるコンピューターシステムの開発であり、機械学習は人工知能の一種で、システムに明示的にプログラムされなくても学習する能力を与えるということです。
