ロカラボは日本のモノづくりを全力で応援する会社です

メイドインジャパンを盛り上げる!

・AI/IoT/RPAの導入支援
・地に足のついたムダのない適切な技術活用
・大手にはできない柔軟性と親身な対応

御社の価値を最大限に引き出し一緒に成果を出していく一歩を踏み出しませんか?

詳細はこちら

機械学習とは何か?

AI・機械学習・ディープラーニング

アップルからグーグル、トヨタまで、世界中の企業が機械学習でAIシステムの開発にリソースを投入しています。

人工知能の歴史は意外に長いです。
1950年代から人工知能は存在していました。過去60年以上の歴史があるということです。

そして近年、大規模なデータの保存、高性能並列処理、高度なアルゴリズムの爆発的な発達に伴い、AIのルネッサンスの実現が見えてきました。AmazonからFacebook、Googleの企業が主導権を握っています。

AIにはさまざまな形があります。
その中でも、機械学習は今日最も広範囲にわたって活用されています。

いまさら感はありますが、今回は機械学習について紹介したいと思います。

機械学習とは何か

機械学習はAIの中のひとつの分野です。

明示的なプログラミングに頼るのではなく、コンピュータが大量のデータを使用し、アルゴリズムを適用して自分自身で学習し、予測をするシステムです。

1997年にチェスでギャリー・カスパロフを破ったIBMのディープ・ブルーのような多くの初期AIプログラムはルールベースでした。

人間によるプログラミングに依存していましたが、機械学習はコンピュータが自分で教え(実際に思考はしていない)、独自のルールを設定できるツールです。

2016年、GoogleのDeepMindは、機械学習訓練そのものを大規模なデータ操作で使用して、碁の世界チャンピオンを破ったことが大きなニュースになりました。

機械学習のタイプ

機械学習にはいくつかのタイプがあります。

以下に紹介します。

教師あり学習

教師あり学習では、訓練データと呼ばれる問題と答えがセットになったデータをシステムに与え、それをもとに学習させます。

教師なし学習

教師なし学習では、システムに入力データが与えられ、システム自体が入力データのパターンを発見するために単独で学習します。

強化学習

強化学習では、システムは入力を連続的に受け取り、常に改善していきます。

なにはともあれ入力データが必要

「機械学習を使おう」と意気込んでも、それ単体では何の役にも立ちません。

入力するデータが必要です、
機械学習のためのアルゴリズムを訓練するには大量のデータです。

たとえば、「赤」と「丸」がシステムに入力され、その結果「りんご」と出力されます。

機械学習の多くのケースでは、階層化されたアルゴリズムを使用してネットワークを形成し、情報を処理して予測に到達する機械学習のサブセットである「深層学習(Deep Learning)」が関係しています。

深層学習が機械学習と違う点は、システムが人間の訓練なしでそれ自身で学習できるという点です。

機械学習のアルゴリズム

「機械学習」とひとことで言っても、アルゴリズムの種類がいくつもあります。

おおまかに大別すると以下の4種類になります。

機械学習のアルゴリズム

・分類(Classification)
・回帰(Regression)
・クラスタリング(Clustering)
・次元削減(Dimensionality Reduction)

詳細な解説はここでは省きますが、それぞれのアルゴリズムには、解決するのが得意な分野があります。

これらのアルゴリズムはさらに細分化されますが
機械学習を活用するために、適切なアルゴリズムを選ぶことが大切です。

Pythonのscikit-learnのチュートリアルに
適切なアルゴリズムを選ぶためのフローチャートがありますので参考になります。


Screencapture scikit learn org stable tutorial mac

まとめ

今回は、機械学習について紹介しました。

ビジネスで機械学習を活用したいという要望が増えてきています。

まずは、機械学習というものはどういったもので、何ができるのかを理解することが大切です。

AIは魔法の杖じゃない。ビジネスにAIを活用したいと思ったら
こんにちは、荒井(@yutakarai)です。「AIでうまいことできませんか?」AIを使えば今まで苦労してきたことが全て解決するというような誤解を持たれている方が多いようです。AIは魔法の杖ではありません。今回は、ビジネス...