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機械学習とは何ですか?

データを分析したりデータから学習したりできるように、人間が行うように機械をトレーニングする科学です。

機械学習の概要としくみ

機械学習 (ML) は、データの数学的モデルを使用して、直接的な指示なしでコンピューターが学習できるようにするプロセスです。機械学習は人工知能 (AI) の一部であると見なされます。機械学習では、アルゴリズムを使用してデータ内のパターンを識別し、そのパターンを使用して、予測を行うことができるデータ モデルを作成します。データとエクスペリエンスが増えると、機械学習の結果がより正確になります。これは、実践を重ねることで人が進歩していくのによく似ています。

機械学習の適応性は、データが常に変化するシナリオ、要求やタスクの性質が常に移り変わるシナリオ、ソリューションのコーディングが事実上不可能であるようなシナリオで、優れた選択肢となります。

機械学習と AI の関係

機械学習は AI の一部と見なされています。"インテリジェントな" コンピューターは、人間のように考え、独力でタスクを実行します。人間の論理的思考を模倣するようにコンピューターをトレーニングする方法の 1 つに、ニューラル ネットワークの使用があります。これは、人間の脳に倣ってモデル化された一連のアルゴリズムです。

機械学習と予測分析の関係

機械学習は予測分析の一種ですが、注目すべきは、機械学習ではより多くのデータが取り込まれるため、リアルタイム更新を使用した実装が予測分析よりもはるかに容易な点です。通常、予測分析は静的なデータセットを使用して機能するので、最新情報で更新する必要があります。

機械学習とディープ ラーニングの関係

ディープ ラーニングは機械学習の特殊な一形式で、ニューラル ネットワーク (NN) を使用して答えを出します。独力で精度を判断できるディープ ラーニングは、人間の脳のように情報を分類し、人間に最も似た AI を実現します。

機械学習の利点

機械学習には多くの用途があり、その可能性は絶えず拡がっています。企業が機械学習のプロジェクトによって得た主な利点のいくつかを以下に紹介します。

分析情報を見つける

機械学習は、構造化データと非構造化データの両方のパターンや構造を特定するのに役立ちます。つまり、データが語るストーリーを特定するうえで有用です。

データ整合性を向上させる

機械学習はデータ マイニングに最適で、時間の経過と共に着実に進歩して機能が向上しています。

ユーザー エクスペリエンスを向上させる

機械学習を使用してカスタマー エクスペリエンスを最適化する方法の例としては、適応型インターフェイス、対象を絞ったコンテンツ、チャットボット、音声対応の仮想アシスタントなどがあります。

リスクを軽減する

機械学習では、絶えず変化する不正行為の戦術に対応して新しいパターンを監視および特定し、不正行為が成功する前にその試みを捉えます。

顧客の行動を予測する

機械学習では、顧客関連のデータをマイニングしてパターンや行動を識別できるため、製品のおすすめ候補を最適化したり、最適なカスタマー エクスペリエンスを提供したりできます。

コストの削減

機械学習の用途の 1 つとしてプロセスの自動化があります。自動化によって時間とリソースが解放されるため、チームは最も重要なことに集中できるようになります。

機械学習の手法

機械学習では、主に次の 3 つの手法が使用されます。

教師あり学習

ラベルや構造を持つデータ セットに対処します。データは教師として機能し、マシンを "トレーニング" して、予測や意思決定を行う能力を高めます。

教師なし学習

データをクラスターにグループ化することによってパターンや関係を見つけることで、ラベルや構造を持たないデータ セットに対処します。

強化学習

人間のオペレーターに代わってエージェント (人や物の代理として機能するコンピューター プログラム) が、フィードバック ループに基づいて結果についての判断を支援します。

機械学習によって問題を解決するしくみ

問題の解決のために使用される機械学習のプロセスの概要を以下に示します。

手順 1: データの収集と準備

データ ソースを特定したら、使用可能なデータがコンパイルされます。所有しているデータの種類によって、使用できる機械学習アルゴリズムが決まります。データを確認する中で異常が特定され、構造が展開され、データ整合性の問題が解決されます。

手順 2: モデルのトレーニング

準備されたデータは、トレーニング セットとテスト セットという 2 つのグループに分割されます。トレーニング セットはデータの大部分であり、これを使用して最も高い精度が得られるように機械学習モデルを調整します。

手順 3.モデルの検証

最終的なデータ モデルを選択する準備ができたら、テスト セットを使用してパフォーマンスと精度を評価します。

手順 4: 結果の解釈

結果を確認して、分析情報を見つけ、結論を導き、効果を予測します。

機械学習でできること

値を予測する

変数間の因果関係を特定するのに役立ちます。回帰アルゴリズムでは値からモデルが作成され、モデルを使用して予測が行われます。回帰スタディは将来予測を支援します。これは、製品需要の予測、販売数量の予測、またはキャンペーン結果の推定に役立ちます。

異常の発生を特定する

多くの場合、潜在的なリスクを特定するために使用される異常検出アルゴリズムでは、予期される標準から外れたデータを指摘します。機械学習を使用して懸念に対処する方法の例としては、機器の誤動作、構造的欠陥、テキスト エラー、不正行為の事例などがあります。

構造を見つける

多くの場合、クラスタリング アルゴリズムは機械学習の最初の一歩であり、データセット内の基盤となる構造を明らかにするものです。共通の項目を分類するクラスタリングは、一般に市場のセグメント化で使用され、価格の選択や顧客の選好を予測する際に役立つ分析情報を提供します。

カテゴリを予測する

分類アルゴリズムは、情報の正しいカテゴリを決定するのに役立ちます。分類はクラスタリングと似ていますが、定義済みのラベルが割り当てられている教師あり学習で適用される点が異なります。

機械学習エンジニアの作業

機械学習エンジニアは、さまざまなデータ パイプラインから収集された生データを、必要に応じて適用およびスケーリングできるデータ サイエンス モデルに変換できるようにします。機械学習エンジニアは、一緒に作業をしているデータ サイエンティストによって定義されたモデルに、その構造化データを結び付けます。さらに、機械、コンピューター、ロボットによる受信データの処理とパターンの識別を可能にする、アルゴリズムの開発やプログラムの構築も機械学習エンジニアは行います。

機械学習のアルゴリズムについての基本的な説明

機械学習アルゴリズムは、データ内のパターンを識別することで、データ サイエンティストが問題を解決するのを助けます。機械学習アルゴリズムでは、値の予測、異常が発生しているかどうか識別、構造の決定、カテゴリの作成などを行うことができます。使用するデータの種類と、求める結果に応じて、さまざまなアルゴリズムを使用します。アルゴリズムは、通常、手法 (教師あり学習、教師なし学習、強化学習) やアルゴリズム ファミリ (分類、回帰、クラスタリングなど) によってグループ化されます。機械学習のアルゴリズムについての詳細情報をご確認ください。

さまざまな業界で使用される機械学習

さまざまな業界の企業では、多様な方法で機械学習を使用しています。主な業界における機械学習の例をいくつか以下に示します。

銀行および金融

リスク管理と不正行為の防止は、金融環境において機械学習が多大な価値をもたらすことができる重要な領域です。

医療

機械学習を使用して患者の治療を向上するさまざまな方法の例としては、診断ツール、患者の監視、感染予測などがあります。

運輸

交通の異常識別、配達ルートの最適化、自動運転車などは、機械学習が運輸にプラスの効果を与えることができる例です。

顧客サービス

機械学習が顧客サービス業界をサポートする方法の例としては、質問への回答、顧客意図の評価、仮想アシスタントの提供などがあります。

小売業

機械学習は、小売業者が購入パターンを分析し、サービスと価格を最適化し、データを使用してカスタマー エクスペリエンス全体を向上させるのに役立ちます。

農業

Developing robots to address labor shortages, diagnosing plant diseases, and monitoring the health of the soil are examples of ways machine learning can improve agriculture. Watch this video to see an example of how machine learning helped increase farmers’ crop yield by 30%.

機械学習プラットフォームに求める内容

機械学習プラットフォームを選択する際は、次の機能を備えたソリューションを探してください。

クラウド コンピューティング

簡単にセットアップしてデプロイできるので、クラウドはあらゆる規模のワークロードの処理、データ ソースの接続、必要に応じたスケーリングに最適です。その際、高度な知識は必要ありません。

アクセス可能な開発環境

あらゆるスキル レベルをサポートし、アクセス可能なオーサリング オプションを備えているのが理想的なプラットフォームです。そのようなプラットフォームは、コードを使用して広範な作業を行う場合でも、コーディングの経験を必要としない自動化ツールやドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用する場合でも、機械学習の利点を活かすうえで役立ちます。

使い慣れた機械学習のフレームワークに組み込まれたサポート

ONNX、Python、PyTorch、Scikit-learn、TensorFlow のいずれであっても、使い慣れたツールを使って作業できるプラットフォームを探しましょう。

エンタープライズ レベルのセキュリティ

インフラストラクチャの保護を支援するエンタープライズレベルのガバナンス、セキュリティ、および制御を備えたプラットフォームを探しましょう。

機械学習モデルを迅速に市場に投入する

コード不要の自動化された機械学習機能、オープンソースによるサポート、機械学習のための堅牢な DevOps を使用して、モデルの構築とデプロイの方法を簡素化します。