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今さら聞けない機械学習(1)〜機械学習とは

AI(人工知能)、機械学習、ディープラーニングなど色々な言葉が飛び交っているが、言葉だけが独り歩きしてしまい、その本質や注意点に言及しているものは少ない。ここではエンジニアだけでなく、むしろプロジェクトのリーダーや意思決定者が知るべき機械学習のポイントを解説してみたいと思う。 Keep Reading

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今さら聞けない機械学習(1)〜機械学習とは

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まずAI(人工知能、以下AI)=機械学習(ディープラーニングなども含めて)ではない。コンピュータに人間に近い、もしくは人間を超えた判断能力を持たせたい、という試みは遥か昔から行われており、その到達点のイメージとして、AI(AIシステム)と呼んでいる。そして、それを実現するアルゴリズム(システムのやり方、計算方法)として、機械学習という手法が有効であると考えられている。さらに機械学習自体にもたくさんのアルゴリズムがあり、よく聞くニューラルネットワークというのも、そのアルゴリズム、手法の一つである。

では、機械学習とは何か。きわめて簡単に説明すると、コンピュータに何かのデータを与え、コンピュータ自らがその特徴を抽出し、何かしらの結果(判断など)を出す、というものだ。あたかも機械が学習しているように見えるのでこう名付けられた。

機械学習が一般化、発展するまでは、ルールベースと呼ばれる、人間がルールをコンピュータに教える方法が一般的だった。たとえばコンピュータに牛と馬を画像で判断させる場合。ルールベースの場合、牛には白、黒の模様があり、鼻はこんな形で、しっぽはこんな感じで、というように(馬の方も同じようにルールを教える)人間がその特徴を分析、分解し、コンピュータに教えていく。教えられたコンピュータは牛か馬の画像を見せられたとき、これらのルールを総合的に判断し、牛か馬か、という判断を下す。一方、機械学習は、これは牛、これは馬とだけ印をつけた(これをラベリングといいます)画像をコンピュータに渡す。(これを教師あり学習といいます)コンピュータは牛、馬の画像か……

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まずAI(人工知能、以下AI)=機械学習(ディープラーニングなども含めて)ではない。コンピュータに人間に近い、もしくは人間を超えた判断能力を持たせたい、という試みは遥か昔から行われており、その到達点のイメージとして、AI(AIシステム)と呼んでいる。そして、それを実現するアルゴリズム(システムのやり方、計算方法)として、機械学習という手法が有効であると考えられている。さらに機械学習自体にもたくさんのアルゴリズムがあり、よく聞くニューラルネットワークというのも、そのアルゴリズム、手法の一つである。

では、機械学習とは何か。きわめて簡単に説明すると、コンピュータに何かのデータを与え、コンピュータ自らがその特徴を抽出し、何かしらの結果(判断など)を出す、というものだ。あたかも機械が学習しているように見えるのでこう名付けられた。

機械学習が一般化、発展するまでは、ルールベースと呼ばれる、人間がルールをコンピュータに教える方法が一般的だった。たとえばコンピュータに牛と馬を画像で判断させる場合。ルールベースの場合、牛には白、黒の模様があり、鼻はこんな形で、しっぽはこんな感じで、というように(馬の方も同じようにルールを教える)人間がその特徴を分析、分解し、コンピュータに教えていく。教えられたコンピュータは牛か馬の画像を見せられたとき、これらのルールを総合的に判断……

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