This is the Trace Id: a7726e8d8d1ea536adc259aa5e397133
メイン コンテンツへスキップ
Azure

機械学習とは

機械学習は AI の一部であり、アルゴリズムを使用してデータを分析し、パターンを特定し、予測を行います。自らデータから学び、時間の経過に伴って改善していきます。
Azure の使用を開始する

機械学習の概要としくみ

機械学習は AI の一部であり、数学的モデルを使用してコンピューターが直接指示されることなくデータから学習することを支援します。機械学習はアルゴリズムを使用してパターンを特定することで、予測を行うデータ モデルを作成します。予測はより多くのデータが収集および分析されるに従って改善されていきます。これは、人間が経験から学ぶのと似ています。このような適応性のため、機械学習は変化し続けるデータやタスクに最適であり、コーディング ソリューションが現実的でない場合に特に有用です。

重要なポイント

  • 機械学習は AI の一部であり、コンピューターがデータから学習し、パターンを特定し、予測を時間とともに改善できるようにします。
  • 機械学習は、組織が分析情報の発見、データ マイニングの改善、顧客エクスペリエンスの向上、顧客の行動予測、リスクの軽減、コストの削減を行うのに役立ちます。
  • 機械学習の技術には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、ディープ ラーニング、転移学習、アンサンブル学習などがあります。
  • 金融、医療、運輸業、カスタマー サービス、農業など、さまざまな業界が機械学習を利用しています。
  • 機械学習プロセスには、データの収集と準備、モデルのトレーニング、結果の解釈などがあります。
  • 機械学習プラットフォームを選択する際は、クラウド コンピューティング、アクセシブルな開発環境、馴染みのある機械学習フレームワークのサポート、エンタープライズレベルのセキュリティなどの特徴を確認します。

機械学習が ROI をどのように提供するか

分析情報を得る

機械学習は、データ分析を通じて構造化データと非構造化データ内のパターンや構造を特定し、意思決定のための実用的な分析情報を得ます。また、予測を改善し、新しいデータに適応します。

データ マイニングを改善する

機械学習はデータ マイニングに優れており、大規模なデータセットから有用な情報を抽出します。さらに一歩進んで、時間とともに継続的に能力を改善し、より正確な分析情報を提供し、意思決定を改善します。

顧客エクスペリエンスをさらに向上する

機械学習を使用してカスタマー エクスペリエンスを向上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、音声駆動の仮想アシスタントなどがあります。顧客の行動や好みを分析することで、機械学習はやり取りをパーソナライズし、タイムリーで関連性のある情報を提供し、カスタマー サービスを効率化します。

リスクを軽減する

新しいデータから継続的に学ぶことで、機械学習は詐欺を検出して防止する能力を高め、進化する脅威に対して強力な保護を提供します。詐欺の手口が進化するにつれて、機械学習は新しいパターンを検出し、試みが成功する前にそれを防ぎます。

顧客の行動を予測する

機械学習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するため、営業チームが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するように支援します。新しいやり取りから継続的に学ぶことで、機械学習は将来の顧客のニーズや好みを予測し、積極的でパーソナライズされたエンゲージメントをサポートします。

コストを削減する

機械学習は、繰り返しの多い時間のかかるプロセスを自動化することでコストを削減し、従業員がより戦略的で高価値なタスクに集中できるようにします。さらに、機械学習アルゴリズムは、大規模なデータセットを分析し、改善の余地がある分野を特定することで、リソースの最適化と運用の非効率を最小限に抑えます。これにより、企業は大幅にコストを削減できます。

機械学習がどのようにデータから学習し、予測や意思決定を行うか

教師あり学習

ラベルや構造を持つデータ セットを使用します。この場合、データは教師として機能し、機械学習モデルを "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。モデルは、予測を実際の結果と比較し、それに応じて調整することで、時間とともに精度を向上します。

教師なし学習

ラベルや構造のないデータセットを使用し、データをクラスタにグループ化してパターンや関係を見つけます。この手法は、データ内の隠れた構造を明らかにするのに役立ち、顧客セグメンテーションや異常検出などのタスクに有用です。

半教師あり学習

ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を組み合わせてトレーニングします。この手法は、データにラベルを付けるのが高価または時間がかかる場合に特に有用です。ラベルのないデータを使用することで、機械学習モデルは学習効率と精度を向上させ、半教師あり学習は多くの実世界のシナリオにおいて実用的な手法となります。

強化学習

人間のオペレーターに取って代わるエージェントが関与します。これは、誰かまたは何かの代理として行動するコンピュータ プログラムです。エージェントはフィードバック ループに基づいて結果を決定し、フィードバック信号から学び、時間とともにパフォーマンスを改善します。
多くの層を持つニューラル ネットワーク (ディープ ニューラル ネットワーク) を使用して、データ内の複雑なパターンをモデル化します。この機械学習のサブセットは、音声や画像認識に特に効果的であり、大量のデータを処理し、さまざまなドメインの複雑な問題を解決するのに優れています。

転移学習

1 つのタスクで事前トレーニングされ、その後関連するタスクで微調整されます。この手法は、新しいタスクのデータが限られている場合に有用です。初期タスクからの知識を使用することで、転移学習は新しいタスクのパフォーマンスを大幅に向上し、トレーニング時間を短縮します。

アンサンブル学習

複数のモデルを組み合わせて全体的なパフォーマンスを向上します。アンサンブル学習では、複数のモデルの予測を集約することで、精度と堅牢性を向上し、単独のモデルよりも優れた結果を出します。

機械学習によって問題を解決するしくみ

ここでは、機械学習プロセスの概要を順を追って説明します。

ステップ

  • 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。データの種類 は、使用する機械学習アルゴリズムを決定するのに役立ちます。データ科学者がデータを確認する際に、異常の特定、構造の開発、データ整合性の問題の解決が行われます。データがモデリングに適した形式になるように、正規化、スケーリング、カテゴリ変数のエンコーディングなどのデータ前処理手順も実行されます。
  • 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を占め、機械学習モデルを最高の精度に調整するために使用されます。
  • データ科学者が最終的なデータ 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。正確性、精度、再現率、F1 スコアなどの指標が計算され、モデルが未知のデータでどれだけうまく機能するかを評価します。
  • データ科学者は、機械学習モデルの結果を確認して分析情報を抽出し、結論を導いて予測を行います。混同行列などのさまざまな視覚化ツールと手法を使用して、モデルのパフォーマンスを解釈して評価します。
主な機能

機械学習が行う事柄

値を予測する

機械学習は、変数間の因果関係を特定することによって値を予測します。回帰アルゴリズムはこれらの値からモデルを作成し、それを使用して予測を行います。回帰スタディは将来予測を支援します。これには、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などがあります。

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これらの懸念に対処する方法の例として、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

クラスタリング アルゴリズムはデータセット内の基盤となる構造を明らかにします。多くの場合、これは機械学習の最初の一歩です。クラスタリングは共通のアイテムを分類することで、市場セグメンテーションで価格設定や顧客の好みを予測するために広く使用されます。分類アルゴリズムは教師あり学習で使用され、情報を正確に分類するための事前定義されたラベルを割り当てます。

機械学習エンジニアの役割

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スケーラブルなデータ サイエンス モデルに変換します。また、構造化データをデータ科学者によって定義されたモデルに接続します。さらに、機械、コンピュータ、ロボットがデータを処理し、パターンを特定できるようにするアルゴリズムを開発し、プログラムを構築します。これには、適切なアルゴリズムの選択と実装、モデルのトレーニングと評価、パフォーマンスを最適化するためのハイパーパラメーターの微調整が含まれます。

これらのタスクに加えて、機械学習エンジニアはモデリングに適したデータを前処理し、モデルを本番環境にデプロイし、精度と効果を維持するために継続的に監視および更新します。データ科学者と密接に連携することで、データ収集と実行可能な分析情報の間のギャップを埋め、機械学習ソリューションが実用的で影響力のあるものにします。

機械学習のアルゴリズム

機械学習アルゴリズムは、データ分析を通じてデータ内のパターンを特定します。値を予測し、異常な発生を特定し、構造を決定し、カテゴリを作成することによってデータ科学者が問題を解決するのを助けます。アルゴリズムの選択は、データの種類と望ましい結果に依存します。一般的に、アルゴリズムは手法 (教師あり、教師なし、または強化学習) または機能 (分類、回帰、クラスタリングなど) によって分類されます。適切なアルゴリズムを選択することは、効果的な機械学習アプリケーションにとって不可欠です。

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。

さまざまな業界における機械学習

さまざまな業界の企業が機械学習を使用して、業務の強化、意思決定の改善、革新の推進を実現しています。ここでは、さまざまなセクターで機械学習がどのように適用されているかの重要な例をいくつか紹介します。

銀行および金融

  • リスク管理と不正行為の防止は、金融業界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

  • 診断ツールの改善、リアルタイムの患者モニタリングのサポート、病気の発生予測は、機械学習が患者ケアを改善する方法のいくつかの例です。

運輸業

  • 機械学習は、交通の異常を特定し、配達ルートを最適化し、自動運転車をサポートすることによって輸送を変革しています。

カスタマーサポート

  • 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

  • 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

  • 機械学習は、労働力不足に対処するためのロボットの開発、植物病の診断、土壌の健康の監視を通じて農業を改善します。

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、これらのビジネス クリティカルな機能を提供するソリューションを探してください。
  • 簡単なセットアップとデプロイにより、クラウドはすべてのサイズのワークロードを処理するのに理想的で、データソースを接続し、必要に応じてスケールすることができます。高度な知識は必要ありません。

直感的な開発環境

  • 理想的なプラットフォームは、さまざまなスキルレベルをサポートします。

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

  • Open Neural Network Exchange (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を保護するために、エンタープライズレベルのガバナンス、セキュリティ、制御を提供するプラットフォームを選択してください。
リソース

機械学習のさらに詳しい情報を見る

スキルを構築し、Azure Machine Learning の使用を開始し、Azure リソースを活用しましょう。
電話を持って微笑む女性と、トレイを持つ男性。
Azure Machine Learning 

Azure Machine Learning の利用を開始

詳細情報
コンピューター画面を指さす女性と、画面を見ている男性。
Azure リソース

Azure リソース センターを確認する

ビデオ、アナリスト レポート、トレーニング、ケース スタディ、コード サンプル、ソリューション アーキテクチャにアクセスできます。
リソースを確認する
タブレットを持った茶色の髪の女性。
Microsoft Learn

Azure AI 学習ハブ

マイペースで進められる学習プラン、ビデオ、記事を使って AI と機械学習のスキルを構築します。
学習を開始する

よくあるご質問

  • 機械学習の 4 つの基本は、データ収集、モデルのトレーニング、モデルの評価、モデル デプロイです。データ収集は、分析のためのデータの収集と準備が含まれます。モデルのトレーニングではこのデータを使用して、アルゴリズムに予測や意思決定を教えます。モデルの評価は、精度や適合率などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。最後に、モデル デプロイには、トレーニングされたモデルを運用環境に統合し、リアルタイムの予測や意思決定を行うことが含まれます。
  • 機械学習における正則化は、オーバーフィットを防ぐために使用される手法です。オーバーフィットは、モデルがトレーニング データでは良好に機能するが、新しい未知のデータではうまく機能しない場合に発生します。一般的な正則化手法には、L1 (ラッソ) と L2 (リッジ) 正則化が含まれます。これらはモデルのパラメーターに異なる種類のペナルティを追加します。これにより、モデルの新しいデータへの一般化が改善され、実際のアプリケーションでのパフォーマンスが向上します。
  • これは、モデルが正しく識別した実際の正のインスタンスの割合を測定します。言い換えると、リコールは次の質問に回答します:"すべての正のケースのうち、モデルで正しく予測されたケースの数はいくつですか?"
  • 機械学習モデルの例にデシジョン ツリーがあります。デシジョン ツリーは、分類と回帰に使用される教師あり学習アルゴリズムです。入力特徴値に従ってデータをサブセットに分割し、決定のツリーのような構造を形成することによって機能します。ツリーの各ノードは特徴を表します。各枝は決定ルールを表し、各リーフ ノードは結果を表します。
    デシジョン ツリーは単純で理解しやすいため、顧客の行動予測や医療条件の診断などのタスクに広く使用されています
  • 機械学習は AI の一部です。本質的に、AI は機械学習、自然言語処理、ロボティクスなど、さまざまな技術とアプローチを包含しています。機械学習は AI を実現するための重要な手法の一つです。システムが自動的に学習し、経験から適応できるようにし、AI アプリケーションをより効果的かつ知的にします。
  • 機械学習は、過去のデータを使用して未来のイベントを予測する予測分析における重要な手法です。データ内のパターンや関係を特定することによってこのプロセスを強化し、より正確でスケーラブルな予測を可能にします。機械学習モデルは、歴史的データに基づいてトレーニングされ、基礎となるパターンを学習し、新しいデータに適用して結果を予測します。これらのモデルは、継続的に学習することによって予測精度を向上し、予測分析をより効果的にします。
  • 機械学習はデータから学習するためのさまざまなアルゴリズムと手法を包含していますが、ディープ ラーニングは特にこれらのディープ ニューラル ネットワークを使用して、画像や音声認識などのタスクで高いパフォーマンスを達成することに焦点を当てています。すべてのディープ ラーニングは機械学習のサブセットですが、すべての機械学習にディープ ラーニングが含まれるわけではありません。