人工知能（AI）と機械学習（ML）は流行語であり、データサイエンスやその他のテクノロジーの今後のトレンドを議論するためにますます使用されています。 しかし、これら2つの概念は本当に同じポッド内のエンドウ豆ですか？
人工知能は、スマートマシンが独自にさまざまなタスクを実行するというより広い概念です。 一方、機械学習は人工知能のアプリケーションであり、機械はさまざまなタイプのアルゴリズムを使用して、提供されたデータから学習します。 したがって、機械学習は、分析モデルの構築を自動化するデータ分析の方法であり、コンピューターが明示的にプログラムされていなくても、隠れた洞察を見つけることができます。 私たちのすべての技術的な問題に対する完璧な解決策のように聞こえますね。

機械学習の進化

コンピューターゲームと人工知能の分野におけるアメリカのパイオニアであるアーサーサミュエルは、IBM在籍中に1959年に「機械学習」という用語を作り出しました。 機械学習は、初期の頃、特定のタスクを実行するようにプログラムされていなくても、コンピューターがデータのパターンから学習できるという理論によるパターン認識から生まれました。 人工知能に関心のある研究者は、後にコンピューターや機械がデータから学習できるアルゴリズムを開発しました。 この結果、マシンが新しいデータにさらされるたびに、マシンも独立して適応することができました。

これは新しい科学ではありませんが、主に過去数十年にわたって進化した新しいコンピューティングテクノロジーのおかげで、新たな勢いを増している科学です。
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多くの機械学習アルゴリズムは長い間存在してきました。 しかし、複雑な数学的計算を大規模なデータセットに自動的に適用する機能は、目撃されている新たな開発です。 使い慣れている機械学習アプリケーションの例を次に示します。

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機械学習の台頭

インターネットの出現と、生成、保存、分析に利用できるデジタル情報の大幅な増加が、機械学習の出現につながった2つの重要な要因であると考えられています。 インターネットからの質の高いデータの大きさ、経済的なデータストレージオプション、および改善されたデータ処理機能により、機械学習アルゴリズムは、最近の灼熱のペースで人工知能の開発を推進する手段と見なされています。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、与えられたデータに基づいてステートメント、決定、または予測を行うことができることにより、確率のシステムで機能します。 さらに、フィードバックループにより、センシングによるさらなる「学習」が可能になります。 また、決定が正しいか間違っているかに基づいて学習プロセスを変更します。
人工ニューラルネットワークは、動物の脳のニューロンから発想を得たノードネットワークを備えたコンピューターシステムです。 このようなネットワークは、パターンを正確に認識して分類する方法をアルゴリズムに指示するのではなく、例を見てパターンを認識して分類するように教えることができます。 ニューラルネットワークの機械学習から派生したアプリケーションは、テキストの断片を読み取り、テキストの性質を認識することができます–それが苦情であろうとお祝いのメモであろうと。 また、音楽を聴いたり、誰かを幸せにするか悲しませたりする可能性があるかどうかを判断したり、他の同様の音楽を見つけたりすることもできます。 さらに、同じムードやテーマを表現した音楽を作曲することもできます。
近い将来、機械学習と人工知能の助けを借りて、自然言語処理（NLP）と呼ばれるAIの別の新しい分野のおかげで、人が電子デバイスやデジタル情報と通信および対話できるようになるはずです。 NLPは、過去数年で最先端のイノベーションの源泉になり、機械学習に大きく依存しています。

NLPアプリケーションは、書き言葉と話し言葉の両方で人間のコミュニケーションを理解し、さまざまな言語を使用してコミュニケーションを試みます。 このコンテキストでは、機械学習は、機械が人間の言語のニュアンスを理解し、特定の聴衆が理解しそうな方法で応答するのに役立ちます。
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それで、実際にそれを使用しているのは誰ですか？

大量のデータを扱うほとんどの業界は、機械学習の価値を認識しています。 大企業は、保存されたデータから重要なリアルタイムの実用的な洞察を収集するため、効率を高めたり、競合他社よりも優位に立つことができます。

金融業務

銀行やその他の企業は、機械学習を使用して、生成されたデータの重要な洞察を特定し、それによって不正を防止します。 これらの洞察は、投資機会を特定したり、投資家がいつ取引するかを知るのに役立ちます。 データマイニングは、リスクの高いプロファイルを持つクライアントを特定したり、サイバー監視を使用して顧客に不正行為について警告し、それによって個人情報の盗難を最小限に抑えることもできます。

マーケティングと販売

EコマースWebサイトは、機械学習テクノロジーを使用して、以前の購入に基づいて購入履歴を分析し、気に入ったアイテムを推奨したり、他のアイテムを宣伝したりします。 小売業界は、データをキャプチャして分析し、それを使用してショッピング体験をパーソナライズしたり、マーケティングキャンペーンを実施したりするWebサイトの機能を利用しています。
要約すると、人工知能、特に機械学習は、確かに今日提供できるものがたくさんあります。 ありふれたタスクを自動化し、創造的な洞察を提供するという約束により、銀行からヘルスケア、製造に至るまで、あらゆるセクターの業界がそのメリットを享受しています。

最終的に、科学者は、特にインターネット領域でのチャットボットの出現により、さまざまな自動化機能の速度を上げることができる人間のような人工知能を開発することを望んでいます。 近年私たちが目にしたエキサイティングな進歩の多くは、機械学習によってもたらされた人工知能の進歩的な変化によるものです。 これが、機械学習がデータサイエンス分野で次の大きなものになる準備ができている理由です。
さあ、 UpGradを使って、時代の先を行きましょう。