特許庁 — 産業構造審議会 知的財産分科会 特許制度小委員会 第52回 会議資料 p.8

このスライドの図表

• [diagram] AI、機械学習、深層学習の包含関係を示すベン図
• [text_block] 各用語の定義と特徴を説明する箇条書きテキスト
• [infographic] 機械学習のプロセスを示すイメージ図

抽出テキスト

＜参考＞AI、機械学習、深層学習とは 人工知能 AI : Artificial Intelligence 機械学習 ML : Machine Learning 深層学習 DL : Deep Learning 人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム全般 あるいは、人間が知的と感じる情報処理・技術全般 AIのうち、人間の「学習」に相当する仕組みをコンピューター等で実現するもの 入力されたデータからパターン/ルールを発見し、新たなデータに当てはめることで、その新たなデータに関する識別や予測等が可能 機械学習のうち、多数の層から成るニューラルネットワークを用いるもの パターン/ルールを発見する上で何に着目するか（「特徴量」）を自ら抽出することが可能 例：材料予測（マテリアルズ・インフォマティクス） 例：生成AI（Chat GPT等） 【機械学習のイメージ図】（特許庁作成） データ 機械学習 学習済 モデル （出典）総務省「令和元年版情報通信白書（第1部）」83頁。特許庁にて一部（吹き出し部分）追加。 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/pdf/n1300000.pdf 7