最近、IT系に限らず一般のニュースでもAIがどうのこうのというワードがよく流れています。
AIという言葉ですが、ものすごく広い意味で使われているので、ちゃんと定義しないと、この人の言っているAIとあの人の言っているAIは全く別物だったりします。
AIは総称で、実際のアルゴリズムは様々です。大きく分けると２つのアルゴリズムになります。
一つは分類器、この分類器、与えられたデータを２つ以上に分けるというものになります。もう一つは回帰式です。こちらは２次元平面上のｙ＝ｘの線を思い浮かべればいいかと思います。ｘ，ｙの２つのペアのデータから、このｙ＝aｘ+bの線を作る。その際にパラメタであるa,bをデータから求めてやると回帰式になります。
人工知能といえば全てやってくれるというふうに見えると思いますが、実はこの中では色々とデータサイエンティストがモデルを試行錯誤しながら作っています。
ディープラーニングというものがワードとしてよく聞こえてきますが、このディープラーニングも分類機の一つですね。
ディープラーニングに関してはGoogleのTensorflowなどのライブラリが出ていますが、こちらも実は簡単に使えるように思えて、実際にはちゃんとディープラーニングとは何かと言うコト自体がわかっていないと、全く使えこなせません。世の中にはサンプルプログラムを動かして、さもディープラーニングしてみたぜ！みたいな記述を多く見かけますが、それらは全く参考にならない記事だったりします。
そういう記事に惑わされずに、基本からきちっと勉強して、その上でツールなりを使っていかないと行けません。
兎にも角にも流行りに騙されず、ちゃんと本質を見極める目を持たないといけませんね