機械学習とは何ですか、なぜそれが重要なのか
公開: 2018-06-12人工知能、機械学習、ディープラーニングは、今日の業界で最も注目されている流行語の3つです。 そして、多くの場合、人工知能（AI）と機械学習（ML）という用語を同義語として使用する傾向があります。 ただし、これら2つの用語は大きく異なります。機械学習は、AIのはるかに幅広い分野の重要な側面の1つです。
IntelのML責任者であるNidhiChappellは、それを適切に説明しています。
「AIは基本的にインテリジェンスです。機械をインテリジェントにする方法ですが、機械学習はそれをサポートするコンピューティングメソッドの実装です。 私の考えでは、AIは科学であり、機械学習は機械をよりスマートにするアルゴリズムです。」
したがって、簡単に言えば、AIは機械を「インテリジェントでスマートな」ユニットにすることを含む分野ですが、MLは、コンピューターに自分でタスクを実行することを「学ぶ」ことを教える人工知能の下のブランチです。 。
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それでは、機械学習とは何かを詳しく見ていきましょう。
目次
機械学習とは何ですか？
SASによると、 「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す。 これは、システムがデータから学習し、パターンを識別し、最小限の人間の介入で意思決定を行うことができるという考えに基づく人工知能のブランチです。」
機械学習という用語が脚光を浴びているのはごく最近のことですが、機械学習の概念は古くから存在しており、その最も初期の例は、第二次世界大戦中に開発したアランチューリングのエニグママシンです。 今日、機械学習は、私たちの生活の中で普通のことからビッグデータを含むより複雑な計算まで、私たちの周りのほとんどすべての場所にあります。 たとえば、Googleの自動運転車と、Netflix、Amazon、Spotifyなどのサイトでのパーソナライズされた推奨事項は、すべて機械学習の成果です。
機械はどのように学習しますか？
「機械学習とは」という質問をよりよく理解するには、機械が自分で「学習」できる手法を知る必要があります。 デバイスが物事を行うことを学習できる主な方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つです。 MLの約70％が教師あり学習ですが、教師なし学習はMLの約10〜20％にすぎません。
教師あり学習
教師あり学習は、明確に定義され、概説された入力と出力を扱い、ここでのアルゴリズムは、ラベル付けされたタグを介してトレーニングされます。 教師あり学習では、学習アルゴリズムは、定義された入力のセットと正しい出力のセットの両方を受け取ります。 したがって、アルゴリズムは、受信した入力と出力で認識したパターンに従って構造を変更します。 これは、分類、回帰、予測、勾配ブースティングなどの方法を含む学習のパターン認識モデルです。
教師あり学習は通常、履歴データが関係する場合に適用されます。 たとえば、クレジットカード取引の履歴データを使用して、教師あり学習により、カード取引の欠陥や不正の将来の可能性を予測できます。
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教師なし学習
履歴データセットを使用する教師あり学習とは異なり、教師なし学習は、履歴データがまったくないアプリです。 この方法では、学習アルゴリズムはデータを超えてapt構造を考え出します。データにはタグがありませんが、アルゴリズムは、最も一般的には決定木の助けを借りて、それぞれの特性に従ってデータを小さなチャンクに分割します。 教師なし学習は、特定の属性を持つ顧客セグメントやクラスターの識別など、トランザクションデータアプリケーションに最適です。
教師なし学習アルゴリズムは、主に個々のユーザーグループ向けにパーソナライズされたコンテンツを作成する際に使用されます。 ショッピングプラットフォームに関するオンラインの推奨事項とデータの外れ値の特定は、教師なし学習の2つの優れた例です。
強化学習
強化学習は、アルゴリズムが試行錯誤の方法で学習し、その後、可能な限り最良の結果で結果を宣言する従来のデータ分析方法と非常によく似ています。 強化学習は、エージェント、環境、アクションの3つの基本的なコンポーネントで構成されています。 ここでのエージェントとは、学習者/意思決定者を指します。 環境は、エージェントが対話するすべてのもので構成され、アクションは、エージェントが実行できることを指します。
このタイプの学習は、エラーを検出したときにアルゴリズムを調整し続けるため、時間の経過とともにアルゴリズムを改善するのに役立ちます。 Googleマップのルートは、強化学習の最も優れた例の1つです。
機械学習とは何か、機械に学習させることができるタイプなどがわかったところで、今日の世界における機械学習のさまざまなアプリケーションを見てみましょう。
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今日の世界で機械学習が重要なのはなぜですか？
機械学習とは何か、次の重要な質問があります。「機械学習の重要性は何ですか？」
機械学習の主な焦点は、膨大な量のデータを掘り下げることにより、組織が全体的な機能、生産性、および意思決定プロセスを強化できるようにすることです。 マシンがアルゴリズムを介して学習し始めると、企業がデータ内のそのようなパターンを解明するのに役立ち、人間の介入を必要とせずに、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 この事前のメリットとは別に、機械学習には次のメリットがあります。
タイムリーな分析と評価
MLアルゴリズムは、顧客からのフィードバックややり取りなどの大量のデータを選別することで、組織戦略のタイムリーな分析と評価を行うのに役立ちます。 複数のデータソースを参照してビジネスモデルを作成すると、関連する変数を確認する機会が得られます。 このように、機械学習は顧客の行動を理解するのに役立ち、それによって顧客獲得とデジタルマーケティング戦略をそれに応じて合理化することができます。
高速処理により可能になったリアルタイム予測
MLアルゴリズムの最も印象的な機能の1つは、それらが超高速であるということです。その結果、複数のソースからのデータ処理が迅速に行われます。 これは、ビジネスにとって非常に有益なリアルタイムの予測を行うのに役立ちます。 例えば、
- チャーン分析–ブランドを離れる可能性のある顧客セグメントを特定する必要があります。
- 顧客のリードとコンバージョン– MLアルゴリズムは、さまざまな顧客セグメントの購入と支出のパターンに関する洞察を提供します。これにより、企業は損失を最小限に抑え、利益を強化できる戦略を考案できます。
- 顧客維持– MLアルゴリズムは、顧客獲得ポリシーとマーケティングキャンペーンのバックログを特定するのに役立ちます。 このような洞察により、ビジネス戦略を調整し、全体的な顧客体験を改善して、顧客基盤を維持することができます。
変革産業
機械学習は、貴重な洞察をリアルタイムで提供する能力により、すでに業界を変革し始めています。 金融および保険会社は、MLテクノロジーを活用して、大規模なデータセット内の意味のあるパターンを識別し、不正行為を防止し、さまざまな顧客セグメントにカスタマイズされた財務計画を提供しています。 ヘルスケアでは、MLテクノロジーを搭載したウェアラブルとフィットネスセンサーにより、個人が自分の健康を管理できるようになり、その結果、医療専門家へのプレッシャーが最小限に抑えられます。 機械学習は、石油およびガス業界でも、新しいエネルギー源の発見、地中の鉱物の分析、システム障害の予測などに使用されています。
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機械学習エンジニア：神話と現実
もちろん、これはすべて氷山の一角にすぎません。 機械学習とは何かを深く理解したい場合は、テクノロジーを詳しく調べたほうがよいでしょう。 少なくとも表面的には、機械学習とは何かを理解するのに役立つことを願っています。 やることや学ぶことは常にたくさんあるので、「機械学習とは何か」と尋ねるだけでは少ししか役に立ちません。 深く掘り下げてテクノロジーを実際に体験する時が来ました！
