【機械学習】概念の意味と位置づけ①

人口知能（Artificial Intelligence）、機械学習、ディープラーニング・・・
どれも聞いたことのある単語だけど、関係性ってよくわからない。。
そこでまずはこの３つの言葉の概念の位置づけを理解していきたいと思います。

人口知能（AI）⊃機械学習⊃ディープラーニング

各概念の位置づけ
人工知能を人の「脳」だとすると、機械学習は目や耳から入ってくる情報が「なんなのか」を判断する役割を担う部位を指していて、ディープラーニングはその「なんなのか」を判断するために利用するアルゴリズムのひとつ。

各概念を一言で表すと
人工知能・・・コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを人工的に実現したもの。

機械学習・・・入力情報と出力情報の関係性や規則性を見つける為の技術。

ディープラーニング・・・機械学習の中で用いられるアルゴリズム（計算手法や手順）のひとつ。

機械学習=ディープラーニングではない

機械学習＝ディープラーニングではないんですね。
機械学習が用いるアルゴリズムはディープラーニング以外にも、SVMや単回帰分析等の手法があるようです。それぞれの特徴を簡単にメモしておきます。

Sapport vector machine（SVM）・・・データが多く必要だが、高い精度の結果を出せる。

単回帰分析・・・データは少なくても用いることができるが、SVMに比べて使うための制限が多い。