ディープラーニングと機械学習
ディープラーニングやり始めて一年ちょっとのsamacobaです。
ちまたで人工知能（＝AI）がブームな中、自分もそれにのっかっていろいろ遊んでいるわけですが、機械学習とディープラーニング（＝深層学習）という言葉の違いについて、最初はよくわかなかったのですが簡単にいうと以下の図な関係なようです。
というわけで、機械学習はディープラーニングを含みます。しかしながら、いきなりディープラーニングから始めると、自分の脳内のウェイトは下のように機械学習の占める割合はほとんどありません。
専門家の方と話す場合、「ディープラーニング」という言葉は使わず「機械学習」という言葉が使われることがたまにあります。これに若干の違和感を感じることがあります。カテゴリとしては間違ってないのですが、自分の脳がそうできてないのです。
また、ディープラーニングを使うのに機械学習を理解しないといけないというのにも違和感があります。pythonでプログラムを書くのに、プログラミング言語全体に関して理解している必要はあるのでしょうか。知っていたほうがスキルは上がるもしれませんが、必須ではないはずです。
最近話題となっているディープラーニングによる線画の自動着色ですが、非常にきれいに着色されていておもしろいです。
漫画やアニメで多くの時間をかけて手作業で塗っていたものが、そのうち自動で彩色できるようになると思います。当然、そういったソフトを製品として開発しようと思うとディープラーニングに関する層構造や学習方法の知識は必要になってきます。一方、従来の機械学習では必須な統計・数学的知識は必須なわけではないと思います（見た目できれいに着色されていればOKなので）
というわけで、自分の脳内ではこれからもディープラーニングと機械学習は別物として扱っていくのだろうと思います。（ディープラーニング以外の機械学習手法に関しても興味はあるのですが、そこまで時間がないもので…）
