機械学習とエキスパートシステムの違いを比較表で解説

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このページではAI分野における用語である"エキスパートシステム"と"機械学習"の違いに関して説明します。

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(注意)分かりやすく簡単に記載しており、一部の環境や分野では記載内容が異なる可能性があります。あくまでも参考程度でお読みください。

比較表

比較は以下の表の通りとなります。

説明エキスパートシステム機械学習
概要設計者(人間)が知識、ルールを定義し、それをコンピュータに教える。
人間がサンプルデータ(教師データ)を大量に用意し、コンピュータがそれを学習し自ら知識、ルールを発見する。
条件設計者(人間)の負担が高い。高度なルールは定義が困難な場合も。
大量のサンプルデータと構成の学習マシンが必要。
猫の画像の学習例猫とは動物であり、とんがった耳、光る目が2個、髭があり、口があるというこ及びその間隔を定義してコンピュータにロジックを組み込む。
大量の猫の写真を見せる。
アルゴリズム人間が設計する。バグは人間が修正する。
コンピュータが自ら見つけ出す。最初は正確ではないが、サンプルデータを与えることにより精度が上がる。
欠点人間が全工程にからむため、費用が莫大になる。
生成されたアルゴリズムは原則は人間は理解できない。
その他-この手法は大昔からあったが、コンピュータの性能不足やサンプルデータ不足で実現しなかった。今日のコンピュータの高性能化やビッグデータによる大量のサンプルデータにより実現が可能となった。








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