超簡単に！人工知能（AI）と機械学習（ＭＬ）と深層学習（ＤＬ）の違いを解説！
超簡単に！人工知能（AI)と機械学習（ML)と深層学習（DL)の違いを解説！
「人工知能と機械学習、深層学習の違いって何？」ってよく聞かれます。
ググってみると
みたいな図が貼ってあって
こういう関係なんですよ～って教えてくれるところもあります。
ＡＩと機械学習と深層学習一体何が違うのか？
超簡単に解説します！！！！
まず言葉の整理からはじめましょう。
ＡＩ（artificial intelligence）＝人工知能
ＭＬ（Machine Leaning）＝機械学習
ＤＬ（Deep Leaning）＝深層学習＝ディープラーニング
になります！
大前提としてあるのは人工知能（ＡＩ）にも機械学習（ＭＬ）にも科学的明確な定義はないってことです。人によって解釈が分かれます。（だからややこしいとも言えます）
まずみんな大好きwikipediaでそれぞれ定義を見てみましょう。
じっくりでいいからある程度理解したい方にはおすすめです。
そこまで読みたくない！って人は引用部分を飛ばして
簡単に言うと～の部分だけ読めばいいと思います。
まずは人工知能（ＡＩ）とは
人工知能 （、英: artificial intelligence、AI）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。
簡単に言うと
「人間の知的能力をコンピュータ上で実現する」ってことです。
人間の知能能力にはいろいろありますよね。
認識、推論、言語運用、創造など。
それをコンピューターで実現させるのが人工知能（ＡＩ）です。
機械学習（ML)は
機械学習 （、英: machine learning）とは、人間が持つ学習にあたる仕組みを機械（特にコンピュータ）で実現する技術・手法の総称である。
簡単に言うと
「人間と同じような認知・判断を機械に行わせる人工知能の手法の一つ」ってことです。
特にwikipediaでは「学習の仕組みを機械で実現する」と書いてあり、その側面が強いです。
また、学習とは「過去の結果を用いて未来の結果を予測すること」だと考えてください。
なので、大量の過去データから未来のデータを予測することも機械学習の一種であると考えることができます。
例えば過去の売り上げデータから来年の売り上げを予測するとかですね。
その機械学習の手法として有名なものに深層学習（ＤＬ）＝ディープラーニングがあります。
ディープラーニングの日本語訳が深層学習なのでこれらは一緒のものです。
深層学習（ＤＬ）は
ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、英: deep learning）とは、（狭義には4層以上[1][注釈 1]の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[2]。
「多層のニューラルネットワーク」？
聞きなれない言葉だと思います。今回は流していいです笑
後日詳しい記事を上げるつもりです（後日がいつかとは言ってない）
簡単にいうと
「機械学習の方法の一つ」ってことです。
ではなぜここまで
「機械学習の方法の一種」である深層学習（ディープラーニング）が話題になっているか？
それは2012年に画像認識コンテストで
深層学習（ディープラーニング）を使ったモデルが
圧倒的な成果を上げたからです。
そしてこの手法が革新的だったからこそ大きな注目を浴びたのです。
どのように革新的だったのかというと
人間の脳神経の仕組みを応用して作られたのです！！！
人間の脳の仕組みは
ある特徴量が規定値を超えた時に抽象的な情報にまとめて情報伝達を行っているのです。
ちと難しいですね。
具体例で説明しましょう。
目の前の人の髪の毛の量がある一定量を超えた（この場合少ない）時に
この人はハゲている！という風に判断しているのです。 （ハゲの人スマン）
つまり、人間の脳はこの人は髪の毛が1000本あるからハゲてない！とかではなくて
なんとなく見た感じ（これまでの経験とかから）ハゲと定義できるだけの髪の量だなと判断したときにハゲだと認識しているということです。
今までは髪の毛が1000本以下の人はハゲ！みたいな形であらかじめコンピューターに入力しておく必要がありました。
しかし2000本以上髪の毛があってもハゲているように認識できる人もいれば
900本の人でもハゲていないと認識できる人もいました。
この認識の不一致を一気に解消の方向へもっていったのが深層学習（ディープラーニング）なのです。
つまり、コンピューターの判断基準がより人間に近づいたってことですね！
まとめると
人工知能（ＡＩ）は「人間の知的能力をコンピュータ上で実現する」
機械学習（ＭＬ）は「人間と同じような認知・判断を機械に行わせる人工知能の手法の一つ」
深層学習（ＤＬ）は「機械学習の方法の一つ」
で、「より人間らしい判断ができる方法だよ！」ってことです。
最初のこの図はあっているのです！
おわかりいただけたでしょうか？
最後まで読んでいただきありがとうございました！
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※補足
超簡単に説明したので厳密にはここが異なる！みたいなところもあるかと思いますし、人によって定義が異なる部分でもあります。
今回はわかりやすさを優先とさせていただいたのでご理解いただけたら幸いです。
