さて、よく一緒くたにされることの多い、機械学習、深層学習(ディープラーニング)、ニューラルネットワークを、ここで一度整理していこう。

 

まず、そもそも機械学習とはなんぞやというところから。

 

機械学習は、データから規則を自動で見出して、将来を予測する手法のことだ。

 

線形回帰でも、メールの振り分けでも、何かのデータ群の中に規則を見出して、新しいデータから予測をしていく機械を作っていく手法が、機械学習だといえる。

 

で、ニューラルネットワークは、このシリーズの最初の方で述べたとおり、人間の脳を模倣してモデル化したのが始まりだ。

 

なので、機械学習と、ニューラルネットワークは、そもそも生まれた背景は全く違う。

 

だが、元が違えど、現在は、ニューラルネットワークが、データから規則を見出して、上手く予測をすることができるということが技術的にわかっている。

 

なので、広い意味では、機械学習の一手法として、ニューラルネットワークがあると考えても良いだろう。

 

だが、勿論機械学習には様々な手法がある。なぜその手法の中で、これほどまでにニューラルネットワークが注目されているのか。

 

その大き理由が、ディープラーニングという発想であった。

 

さて、まとめると、機械学習の一手法としてニューラルネットワークというものがあり、そのニューラルネットワークをものすごく使える手法に押し上げたのが、ディープラーニングという発想だ、ということになる。

 

では、やはりディープラーニングとはなんぞや、というところの説明を期待すると思うが、その前に、もう少し話さなければならないことがある。

 

次回は、まず従来あった機械学習の手法として、こちらも一時代を築いた、「サポートベクターマシン」というものについて、お話ししていこう。

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