機械学習の5つの画期的なアプリケーション

機械学習は最新の流行語であり、当然のことながらそうです。 これは、コンピュータサイエンスの最も興味深く、最も急速に成長しているサブフィールドの1つです。 簡単に言うと、機械学習は人工知能をインテリジェントにするものです。 ほとんどの人は、機械学習の内部動作を不思議に思っていますが、それは真実からはほど遠いものです。 機械学習を理解し始めたばかりの場合は、類推を使用して簡単に理解できるようにしましょう。
紙のボールをゴミ箱に捨てようとしています。

1回の試行の後、加える必要のある力の量について公正なアイデアが得られます。 2回目の試行で必要な力を加えましたが、角度が間違っているようです。 ここで本質的に起こっていることは、スローするたびに何かを学び、結果を望ましい結果に近づけることです。 それは、私たち人間が、私たちの経験から学び成長するように本質的にプログラムされているからです。
自分を機械に交換するとします。 今、私たちは前進する2つの方法があります：

非機械学習アプローチ

一般的な非機械学習のアプローチは、角度と距離を測定し、式を使用して必要な最適な力を計算することです。 ここで、別の変数、つまり風力を追加するファンを追加するとします。 変数が追加されているため、ML以外のプログラムはほぼ確実に失敗します。 それを機能させるには、風の要因と式を念頭に置いて再プログラムする必要があります。

機械学習アプローチ

さて、同じ問題に対して機械学習ベースのアプローチを考案する場合、それも標準の数式から始まりますが、すべての経験の後に、数式を更新/屈折します。 数式は、より多くの経験（機械学習の世界では「データポイント」として知られています）を使用して継続的に改善されます。これにより、結果も改善されます。 Facebookのニュースフィード、カスタムキュレーションされたYouTubeの提案、またはこの種の他のことの形で、これらのことを日常的に体験します。要点を理解します。
データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違い！

機械学習とは何ですか？

上記の例えは、機械学習が単にアルゴリズムとプロセスを使用してシステムをトレーニングし、経験を向上させることを明確にする必要があります。 ただし、技術的な定義のために、システムは、一連のタスクでのパフォーマンスが時間と経験とともに向上する場合、一連のタスクに関する経験から学習すると言われます。

これが本質的に意味するのは、機械学習では、システムが経験によってパフォーマンスを向上させるということです。 これはまさに私たちのアナロジーでも気づいたことです。

機械学習の種類

問題の説明に応じて、次の3つの手法のいずれかを使用してシステムをトレーニングできます。

教師あり学習

教師あり機械学習は、各データのラベル/クラスがわかっているデータセットに適用する必要があります。 犬と人間の画像を区別する方法をシステムに教えたいと想像してみましょう。 人間または犬のいずれかとしてラベル付けされた写真のコレクションがあるとします（ラベル付けは、データの品質を向上させるために人間のアノテーターによって行われます）。 これで、このデータセットとデータクラスを使用して、正しい方法を学習するためのアルゴリズムをトレーニングできます。 アルゴリズムが画像の分類方法を学習したら、それをさまざまなデータセットで使用して、新しいデータポイントのラベルを予測できます。
ダミーのためのニューラルネットワーク：包括的なガイド

教師なし学習

名前から推測できるように、教師なし機械学習には監視クラスやラベルがありません。 大量のデータと各データの特性をシステムに提供するだけです。 たとえば、前の例で、（人間と犬の）多数の画像をシステムにフィードして、各画像に特徴を与えたとします。 明らかに、人間の特徴は犬と似ていて異なっています。 これらの特性を使用して、データを2つのカテゴリにグループ化するようにシステムをトレーニングできます。 「分類」の教師なしバージョンは「クラスタリング」と呼ばれます。 クラスタリングでは、ラベルはありません。 共通の特性に基づいてデータセットをグループ化します。

強化学習

強化学習では、クラスや特性はなく、エンドポイント（合格または不合格）だけがあります。 これをよりよく理解するために、チェスを学ぶことの例を考えてみましょう。 すべてのゲームの後に、システムは勝ち/負けのステータスを通知されます。 そのような場合、私たちのシステムには「正しい」または「間違った」とラベル付けされたすべての動きがあるわけではなく、最終結果しかありません。 私たちのアルゴリズムはトレーニング中により多くのゲームをプレイするので、勝利をもたらしたこれらの動きの組み合わせにより大きな「重み」（重要性）を与え続けます。
ニューラルネットワーク：実世界でのアプリケーション

機械学習の分野における画期的なアプリケーション

上記の説明から、機械学習は、従来のコンピューターでは解決できない多くの問題を実際に解決できることは明らかです。 私たちが知っているように、世界を変えた機械学習のアプリケーションのいくつかを見てみましょう。

1.Webspamとの戦い

Googleは、オンラインとオフラインの両方でスパムと戦うために、ニューラルネットワークである「ディープラーニング」を使用しています。 ディープラーニングは、ユーザーからのデータを使用し、自然言語処理を適用して、遭遇した電子メールについて結論を出します。 それはウェブユーザーを助けるだけでなく、合法的なウェブサイトがホワイトハット技術を使ってより高くランク付けされるのを助けようとしているSEO会社も助けます。

世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

2.模倣学習

模倣学習は観察学習と非常によく似ています。これは私たちが幼児として行うことです。 これは、フィールドロボット工学や、農業、検索、建設、救助、軍事などの業界で広く使用されています。 このような状況ではすべて、ロボットを手動でプログラムすることは非常に困難です。 これを支援するために、デモンストレーションによるプログラミング–協調的手法としても知られているものが、機械学習と組み合わせて使用​​されます。 アリゾナ州が公開しているこのビデオをご覧ください。このビデオでは、ヒューマノイドロボットがさまざまな物体をつかむことを学習しています。

3.支援および医療技術

支援ロボットは、感覚情報を処理し、必要なときに行動を起こすことができるロボットです。 Smart Tissue Autonomous Robot（STAR）は、このタイプの機械学習と実際のコラボレーションを使用して作成されました。 STARはMLおよび3Dセンシングを使用しており、どの外科医よりも優れた方法で豚の腸（テストに使用）をつなぎ合わせることができます。 STARは外科医に代わるものとして開発されたものではありませんが、医療処置の微妙なステップのための協調的なソリューションを提供します。
機械学習は、予測測定の形でアプリケーションも見つけます。 同僚が医師の処方箋を見て、彼らが見逃した可能性のあるものを見つけることができるように、人工知能システムも、よく訓練されていれば、処方箋の欠落しているリンクを見つけることができます。 これだけでなく、AIは心臓障害の可能性を示すパターンを探すこともできます。 これは、医師が仮想ロボットAIと連携して、心臓が発作する前に致命的な心臓の状態をより適切に診断できるため、医師にとって非常に役立つことがわかります。 余分な目（および知性）は、害よりも良いことをすることができます。 これまでの研究は、この技術の将来の応用も約束しています。

4.自動翻訳/認識

単純な概念のように見えますが、MLを使用して、テキスト（画像からでも）を任意の言語に翻訳することもできます。 ニューラルネットワークを使用すると、画像からテキストを抽出し、画像に戻す前に必要な言語に翻訳することができます。 これ以外にも、MLは、音声、画像、テキストなど、あらゆる種類の認識を処理するすべてのアプリケーションで使用されます。

5.ビデオゲームを自動的にプレイする

これは、機械学習の優れたアプリケーションの1つですが、リストに記載されている他のアプリケーションほどの社会的有用性はないかもしれません。 機械学習を使用してニューラルネットワークをトレーニングし、画面上のピクセルを分析して、それに応じてビデオゲームをプレイすることができます。 これに対する最初の試みの1つは、GoogleのDeepmindでした。
Go and the Challenge to Artificial General Intelligence

結論は…
そうは言っても、機械学習はすべての問題の解決策ではありません。 DOBから人の年齢を把握するために機械学習は必要ありませんが、音楽の好みから人の年齢を把握するにはMLが必要です。 たとえば、ジョニーキャッシュとドアーズのファンのほとんどは35歳以上ですが、セレナゴメスのファンのほとんどは20歳未満です。機械学習はあなたの周りの問題に*使用できます*が、そうすべきですか？ あまり。 機械学習が本当に必要かどうかを確認せずに、問題の解決策として機械学習を使用しないでください。 そうでなければ、それは機関銃を使って蚊を殺すようなものになるでしょう-彼らは殺されるかもしれませんし、そうでないかもしれませんが、結局のところ、それは価値がありましたか？
データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-B＆upGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップを提供します。1業界のメンターとの1対1、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。