AI技術は、様々な分野に導入が始まり、活用されるようになりつつあります。
しかし、AIには基本的な機能であるマシンラーニングの他に、応用となるディープラーニングというものがあります。

ディープラーニングとはどのようなものでしょうか?

AIの応用であるディープラーニングとは?

AI技術の基本的な活用法は、大量のデータを集めて分析を行うということです。
こうした使い方を、マシンラーニングといいます。
ビッグデータなどの分析にも活用され、多くのデータを分析することで経験値を積んでいき、徐々に分析のための時間も短くなります。

それに対して、ディープラーニングというのはAIを応用した活用法です。
ディープラーニングというのは、AIによる予測などに注目したものです。
AIのマシンラーニングは、情報の内容を判断する際には過去のデータから一致するものを探すという判断を行います。

しかし、ディープラーニングの場合は、過去のデータの中から似ているものを探して判断することができます。
例えば、犬の絵を描いてその一部分を見せた時、マシンラーニングでは一致する絵が見つからなければそれを犬の絵と断定することができません。
しかし、ディープラーニングの場合はその絵と近い絵を探し、共通する特徴などを確認していく事で犬の絵だということを予測することができるのです。

また、AIの応用であるディープラーニングの場合は、これまでのAIでは難しかった画像の認識なども行うことができます。
さらに、決まった言葉を返すだけではなく、会話をするように自動的に応答することができるのも、AIの応用であるディープラーニングの働きです。

AIは、基本的な使い方であっても分析などは十分に行うことができます。
しかし、AIを応用して予測ができるようになると、AIを活用できる範囲は更に広がることとなります。

AIを応用することでできる事

それでは、AIを応用したディープラーニングを利用すると、どのようなことができるのでしょうか?
まず、画像については画質の補正などが可能となり、また自動的に画像の合成なども行うことができます。
また、AIに手書き文字などを認識させるのも応用が必要です。
これは画像の判別と同様の機能なのですが、手書き文字だけではなく、医療分野では主要の発見なども可能となります。

言語についても、入力された言語を別の言語へと変換できるのはAIの応用機能となります。
画像について、AIが自動的に彩色などを行う場合も、マシンラーニングではなく応用のディープラーニングが必要です。

センサーから得た情報を基に自動運転を行う場合も予測が必要となるので、AIの応用機能が必要です。
AIが特に有名となった、将棋の対戦についても予測が大切な役割を持っているので、やはり応用であるディープラーニングの活用が重要となっています。

このように、AI技術は基本的な機能に加えて応用機能を利用することで、その活用できる範囲が大きく広がります。

特に現在は、AIの応用機能である予測に注目が集まっているため、その機能を前提とした活用方法がいくつも考えられています。
これからAIがより多くのデータを得て、さらに高機能化していくことで応用できる幅もますます広がるでしょう。

まとめ

AIは、データを集めて分析を行う基本的なマシンラーニングの他に、予測を可能とする応用のディープラーニングという機能があります。

AIを応用することで、これまでは難しかった柔軟な対応が可能となるため、AIがより高機能化して活用できる幅もますます広くなるでしょう。

今後、AIの高機能化が進んでいくにつれ、応用であるディープラーニングも一般的なものとなっていき、より多くのデータが集められることで予測の精度も上がっていくでしょう。