GenAI ブームですが、従来の機械学習を学ぶ意味がありますか？ 2025年現在、生成型AI（GenAI）はあらゆる場面で活用されています。マーケティングコンテンツの作成からコード生成、さらには楽曲や学術論文の書き方も自動化されました。ChatGPT、MidjourneyなどのGenAIツールが、我々が機械とどのようにやりとりするかを劇的に変えています。 このような状況下では、自然と疑問が浮かび上がります。これらのツールが非常に強力で使いやすい既然如此，学习传统的机器学习（ML）还有意义吗？または、従来の機械学習の基礎知识は古いものになったのでしょうか？ この疑問は、AI分野に新しく入る人だけでなく、技術者としてスキルアップを考えている人々にとっても重要です。本記事では、GenAIと従来のMLの関係を解説し、共通点を探究し、従来のMLの基礎を学ぶ価値があるかどうかをご自身で判断できるように支援します。 まずは、GenAIと従来のMLの違いは何でしょうか？ GenAIとは、与えられたデータから新しいデータを生成することを主目的とするAI技術のことを指します。これに対し、従来の機械学習は、既存のデータからパターンを抽出し、予測や分類を行うことを主な目的としています。つまり、GenAIは新たな内容を作り出すのに対し、従来のMLはデータからの洞察を得ることに重きを置いています。 なぜ従来のMLを学ぶ必要がありますか？ 理解の深さ：GenAIの背後には、従来のMLの基础的な原理があります。例えば、大規模言語モデル（LLM）は、深層学習（Deep Learning）という従来の技術に基づいています。これらの原理を理解することで、GenAIツールを使いこなすために必要な深い知識を得られます。 柔軟性と問題解決能力：現実の多く問題は、単一のAIツールだけで解決することは難しいものです。多くの場合、複数の技法を組み合わせる必要があります。従来のMLを学ぶことで、異なる状況に適応し、効果的なソリューションを見つけることができます。 カスタマイズと最適化：GenAIツールは便利ですが、特定のニーズや用途に最適化するためにはカスタマイズが必要です。機械学習の基本的なスキルがあることで、これらのツールをより効果的に使用し、カスタマイズすることができます。 安全性と倫理性：GenAIは時に誤った情報を生成したり、偏見を持つこともあります。これらの問題に対処するためには、基礎的なML知識が不可欠です。また、AI系统的公平性和透明度也是需要深入了解的重要方面。 結論 生成型AIは、確かに従来の機械学習に取って代わる可能性を持っていますが、基礎となるMLの知識と技術はまだ重要です。MLの基礎を学ぶことで、AI技術の進歩に柔軟に対応でき、より効果的な解決策を見つけることができます。特に技術者として、MLの基本的な理解は、新しいGenAI時代でも確かな武器となります。 どうでしょうか？生成型AIの波に乗る前に、従来の機械学習についても学んでみてはいかがでしょうか。