機械学習・ディープラーニング・生成AIの違い
機械学習はデータから規則を学ぶ技術全般、ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを使う機械学習、生成AIは学習した特徴から新しい内容を作るAIです。
一番大きな違い
技術の包含関係と、生成を目的とする使い方の違い
違いを並べて確認
| 比較軸 | 機械学習 | ディープラーニング | 生成AI |
|---|---|---|---|
| 位置付け | AIの学習手法の広い集合 | 機械学習の一手法 | 新しいコンテンツを作るAI |
| 特徴 | データから分類・予測規則を学ぶ | 多層ニューラルネットワークを使う | 文章・画像・音声などを生成する |
| 例 | 売上予測 | 画像認識 | 質問への文章回答 |
完全な三者択一ではない
ディープラーニングは機械学習に含まれ、多くの生成AIはディープラーニングを利用します。「生成AIだから機械学習ではない」という関係ではありません。
技術か用途か
機械学習「データから規則を学習」「予測・分類」
ディープラーニング「多層ニューラルネットワーク」「特徴量を自動抽出」
生成AI「新しい文章・画像・音声を生成」
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