MLは、AIが問題解決を行うことができるようにするための重要なテクノロジです。よく誤解されますが、機械が学習するわけではありません (「機械学習」は文化的に広まった間違った名称です)。機械が行うのは保存と計算ですが、確かにその方法はますます複雑になっています。
MLは、純粋に分析に基づいた分野です。データに数学的モデルを適用して知識を抽出し、人間が見落としがちなパターンを見つけ出します。また、MLは推奨アクションを提示しますが、人間の介入なしにアクションを起こすようシステムに命令を下すことはありません。
さらに具体的に言えば、MLは、連続したデータ・ポイントを1つの結果に変換するアルゴリズムや統計的な式 (「モデル」) を生み出します。MLのアルゴリズムは「トレーニング (訓練)」を通じた「学習」を行い、これにより、アルゴリズムはデータのパターンや相関関係を特定し、明示的にプログラムされていなくても、それらを用いて新たな知見や予測を提供します。
ディープ・ラーニング (深層学習) とは、MLアルゴリズムの一種であり、多層のアルゴリズムを使用し、各層で未加工データから知識を抽出して変換することによって問題を解決します。ディープ・ラーニングは、画像、音声、テキストなど、複雑で高次元になりがちなデータを扱うことができるという点で、従来のML (シャロー・ラーニング [浅層学習] 手法) よりも優れていると言えます。とはいえ、ルール・ベースのシステムでも、従来型のMLでも、多くのAI問題を効率的に解決できます。
ディープ・ラーニング・ソリューションがプロダクト・ロードマップの重要な部分を占めている企業はまだわずかですが (現在のAIユースケースのほとんどはルール・ベースのシステムや従来型のMLで効率的に対応可能)、データ処理の進歩や計算手法の飛躍的な発展に伴い、ディープ・ラーニング・ソリューションの利用は急速に拡大しています。
ディープ・ラーニングなどのMLを予測に使用することで、AI主導型プロセスにおいて、最も有利な結果の選択を自動化できるようになり、その結果、人間の意思決定者が必要ではなくなります。