はじめに 人工知能は、近年急速に進化し、私たちの日常生活やビジネスなどといったさまざまな分野において劇的な変革をもたらしています。そのため、AIは私たちにとって、生活を支える一つの技術となっています。 その背景にあるのが機械学習(Machine learning)という技術です。機械学習は、AIの構成要素の一つであり、コンピュータがデータから学習し、経験を通じて課題の遂行能力を向上させる技術です。 AIはロボット工学や自然言語処理・画像認識などといったさまざまな分野で驚異的な成果を上げていますが、これらの多くは機械学習アルゴリズムによって支えられています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントが代表的で、人間が話す言葉を理解し、適切な応答を返すのも機械学習の力によるものです。 機械学習で学習した結果を新たなデータに当てはめることで、発見した規則にしたがって将来を予測できることから、データ分析・予測や自然言語処理といったさまざまな分野で応用されています。 しかし、自社で機械学習にデータを学習させるためには、与えられた仕組みや活用事例などをチェックする必要があります。自社の業務で機械学習を活用するにあたって、ディープラーニングとの違いや手法などについて詳しく解説します。 本記事では、機械学習の特徴と3つの仕組みと7つの活用事例についてご紹介していきます。 機械学習とは 機械学習とは、コンピュータが膨大なデータを分析し、パターンや規則性を見つけ出すことで、予測や意思決定の精度を向上させる技術です。機会学習は、学習した結果を新たに得られたデータに適用することで、将来の予測やデータの分類が可能になります。 例えば、顔認識が機械学習に導入されてることが増えていることが一つです。 顔認識は、カメラに使われてることが多く、コンピュータに人間の顔を認識させるには大量のラベル付きの画像(教師データ)が必要です。 そこで人の場合、口が1つで、目が2つといった具合に、覚えた特徴をもとに顔認識を行っています。機械学習は、人間があらかじめルールを教え込むのではなく、コンピュータ自身がデータから判断の仕組みを作り上げることができます。 つまり、経験・パターンを通じて学んでいくという意味では、人間の学習にも少し似ているのです。このように機会学習は、見つけた特徴を新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行うことができます。 […]