本記事では深層学習と機械学習の違いやライブラリについて解説してあります。
目次は以下の通りです。
深層学習とは？
深層学習は、多層構造の神経ネットワークを用いて人間の神経細胞の仕組みを模倣する機械学習手法で、別名ディープラーニングとも呼ばれます。この手法は現在、画像認識、音声認識、翻訳など多くの分野で顕著な成果を上げており、非常に注目されています。
機械学習との違い
上にも記載している通り、機械学習の中に深層学習があるので、深層学習は機械学習の一部といえます。図にすると以下の感じですね。
ではなにが違うのでしょうか？機械学習と深層学習の最大の違いは、特徴量の取り扱いにあります。機械学習では、人間が事前に定義した特徴量に従って学習を行います。一方、深層学習では、ニューラルネットワークを用いて、自動的に特徴を抽出し学習を行うことが特徴です。深層学習はデータから特徴を学び出す能力に優れており、手作業で特徴を抽出する必要がないため、多くの場面で優れた性能を発揮します。
深層学習のライブラリ
深層学習は自動的に特徴を抽出するというメリットがありますが、これを一から実装するとなると面倒になるため、Pythonで提供されるライブラリの使用が推奨されます。ライブラリはたくさんありますが、この記事では代表的なライブラリであるPyTorchとTensorFlowに焦点を当てて紹介します。
Pytorch
PyTorchは、Pythonで広く使用されているプログラミング言語のためのオープンソースの機械学習ライブラリです。初版はFacebookの人工知能研究グループによって公開され、その後Pythonの機械学習コミュニティで非常に人気を博しています。
PyTorchは、NumPyに似た計算方法を提供し、直感的なコードを書くことができ、豊富なリソースにアクセスできるため、多くの利点があります。また、「define by run」の特性も持っています。
一方、PyTorchのデメリットは、日本語情報が他のライブラリと比較して少ないこと、APIが低レベルであること、一般的な用途には向いていないことが挙げられます。
Tensorflow
TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリで、幅広い分野で活用されています。特に、ディープラーニングのフレームワークとして知られています。TensorFlowの特徴の一つは、モデルの選択肢が多く、オプションの自由度が高いことです。
利点として、多くの利用者がいること、ニューラルネットワークの構築における自由度が高いこと、さまざまな言語やデバイスで使用できることが挙げられます。
一方、デメリットとして、一度構築したモデルを変更することが難しいこと、TensorFlow固有のコーディングスタイルが必要であること、
高性能なマシンが必要とされる準備のハードルが高いことがあります。
まとめ
本記事では深層学習と機械学習の違いとライブラリについて説明しました。また、実装する場合はPyTorchとTensorFlowのどちらかを使えるようになれば問題ないです。
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