深層学習は、機械学習の1ジャンルです。
第3次AIブームの現在、特に注目を集めているのは、機械学習と深層学習です。
機械学習では、人間が判断のポイントとなる特徴点(モデル)を与え、そこから学んだルールや知識に基づいて結果(正しい答え)をアウトプットします。
一方、深層学習では、人間が特徴点を教えることなく、データからコンピュータが特徴点を自動抽出し、そこから学んだルールや知識に基づいて結果をアウトプットします(そのため、深層学習はブラックボックス化しやすいという批判もあります)。
さらに、人間が特徴やルール、データを 与えなくとも、環境だけ用意することで、コンピュータが試行錯誤して特徴やルールを自動抽出し、それに基づいてアウトプットするAIは、深層強化学習と呼ばれます。
教師あり学習、教師なし学習などに分類できます。
機械学習はまた、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習に分類できます。
それぞれ、教師あり学習では「正解となる入力・出力データから入力と出力の関係を学習」し、教師なし学習では「入力データの構造・特性のみから入力と出力の関係を学習」し、半教師あり学習では「教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチで学習」し、強化学習では「与えられた環境から自ら入力と出力の関係を学習」します。
機械学習の用途に応じて、どのアプローチを採るべきかを決めるのです。
