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今さら聞けない機械学習(2)〜機械学習のアプローチ

機械学習で使われるアプローチにはいくつか種類がある。“教師あり学習”は、読んで字のごとく、いくつかのデータと予測、検知したい正解データの組み合わせからモデリングを行うものだ。ビジネスの現場ではこのアプローチが最も多く使用される。多変量解析などを経験された方には一番わかりやすいかも知れない。例えば気温とビールの売り上げには何かしらの相関関係が存在すると思われ、この時気温がデータ(説明変数)であり、ビールの売り上げ(実績)が“教師”となる。明日の予想最高気温からビールの売り上げを予想するわけである。“教師なし学習”とはデータそのものの構造を獲得するものである。クラスター分析などがこれに属する。もうひとつは強化学習だ。これは、囲碁や将棋などのようにどのような行動を取るか、という戦略を獲得するものだ。 Keep Reading

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今さら聞けない機械学習(2)〜機械学習のアプローチ

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機械学習で使われるアプローチにはいくつか種類がある。“教師あり学習”は、読んで字のごとく、いくつかのデータと予測、検知したい正解データの組み合わせからモデリングを行うものだ。ビジネスの現場ではこのアプローチが最も多く使用される。多変量解析などを経験された方には一番わかりやすいかも知れない。例えば気温とビールの売り上げには何かしらの相関関係が存在すると思われ、この時気温がデータ(説明変数)であり、ビールの売り上げ(実績)が“教師”となる。明日の予想最高気温からビールの売り上げを予想するわけである。“教師なし学習”とはデータそのものの構造を獲得するものである。クラスター分析などがこれに属する。もうひとつは強化学習だ。これは、囲碁や将棋などのようにどのような行動を取るか、という戦略を獲得するものだ。

さて、多変量解析(重回帰分析)を経験された方であれば、ここでひとつ疑問が起こるはずだろう。例えば、先ほどのビールの売り上げ予測は機械学習で行う必要があるのか、という点である。多変量解析で十分なのではないかという疑問である。結論から言うと、この例であれば多変量解析で十分だろう。「巷ではAIだ機械学習だと騒いでいるが、それらの大半はすでに統計手法で実現している。」という意見もあり、“AIを使って”、とアナウンスしているが、内情は統計手法だったり、もっと稚拙なアルゴリズムであることも多々ある。では、こういった例の場合、機械学習は無意味なのでだろうか、というとそうとは言い切れない。

例えば、ビッグデータの存在がある。たとえば、ビール会社がもっと膨大なビッグデータ……

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機械学習で使われるアプローチにはいくつか種類がある。“教師あり学習”は、読んで字のごとく、いくつかのデータと予測、検知したい正解データの組み合わせからモデリングを行うものだ。ビジネスの現場ではこのアプローチが最も多く使用される。多変量解析などを経験された方には一番わかりやすいかも知れない。例えば気温とビールの売り上げには何かしらの相関関係が存在すると思われ、この時気温がデータ(説明変数)であり、ビールの売り上げ(実績)が“教師”となる。明日の予想最高気温からビールの売り上げを予想するわけである。“教師なし学習”とはデータそのものの構造を獲得するものである。クラスター分析などがこれに属する。もうひとつは強化学習だ。これは、囲碁や将棋などのようにどのような行動を取るか、という戦略を獲得するものだ。

さて、多変量解析(重回帰分析)を経験された方であれば、ここでひとつ疑問が起こるはずだろう。例えば、先ほどのビールの売り上げ予測は機械学習で行う必要があるのか、という点である。多変量解析で十分なのではないかという疑問である。結論から言うと、この例であれば多変量解析で十分だろう。「巷ではAIだ機械学習だと騒いでいるが、それらの大半はすでに統計手法で実現している。」という意見もあり、“AIを使って”、とアナウンスしているが、内情は統計手法だったり、もっと稚拙なアルゴリズムである……

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