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

(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。

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。