機械学習とは何か、どのように機能するのか

機械学習は人工知能のエキサイティングな一分野であり、私たちの身の回りに溢れている。機械学習は、フェイスブックがあなたのフィードに記事を提案するなど、新しい方法でデータの力を引き出す。この素晴らしいテクノロジーは、自動的にデータにアクセスし、予測や検出によってタスクを実行できるコンピューター・プログラムを開発することで、コンピューター・システムが経験から学び、改善するのを助ける。

より多くのデータを機械に入力することで、アルゴリズムがコンピュータを学習させ、提供される結果が改善される。アマゾン・エコーでお気に入りの音楽ステーションを再生するようアレクサに頼むと、アレクサはあなたが最もよく再生するステーションに行く。アレクサに曲をスキップしたり、音量を調節したり、その他多くの可能なコマンドを指示することで、リスニング体験をさらに向上させ、洗練させることができる。機械学習と人工知能の急速な進歩が、これらを可能にしているのだ。

まずは、機械学習とは何かという質問に答えることから始めよう？

機械学習とは何か？

まず始めに、機械学習は人工知能（AI）の中核的なサブ分野である。機械学習アプリケーションは、直接プログラミングすることなく、人間のように経験（正確にはデータ）から学習する。新しいデータに触れると、これらのアプリケーションは自ら学習し、成長し、変化し、発展する。言い換えれば、機械学習とは、コンピューターが、どこを見ればよいかを指示されることなく、洞察に満ちた情報を見つけ出すことである。その代わりに、反復プロセスでデータから学習するアルゴリズムを活用することでこれを行う。

機械学習の概念は古くからある（例えば、第二次世界大戦のエニグマ・マシンを思い浮かべてほしい）。しかし、ビッグデータへの複雑な数学的計算の適用を自動化するというアイデアは、数年前から存在していたに過ぎない。

高度なレベルで言えば、機械学習とは、独立した反復によって新しいデータに適応する能力のことである。アプリケーションは、過去の計算やトランザクションから学習し、「パターン認識」を使用して、信頼できる情報に基づいた結果を生成する。

機械学習の仕組み

機械学習は、間違いなく人工知能の最もエキサイティングなサブセットの1つである。機械学習は、機械に特定の入力をすることで、データから学習するタスクを完了する。何が機械学習を機能させるのか、そしてそれが将来どのように利用できるのかを理解することが重要だ。

機械学習のプロセスは、選択したアルゴリズムに学習データを入力することから始まる。学習データとは、最終的な機械学習アルゴリズムを開発するための既知または未知のデータである。入力される訓練データの種類はアルゴリズムに影響を与えるが、この概念についてはもう少し詳しく説明する。

新しい入力データは、アルゴリズムが正しく機能するかどうかをテストするために機械学習アルゴリズムに投入される。そして、予測と結果が互いにチェックされる。

予測と結果が一致しない場合、データサイエンティストが望ましい結果を得るまで、アルゴリズムは何度も再トレーニングされる。これにより、機械学習アルゴリズムは継続的に自ら学習し、最適な答えを導き出し、時間の経過とともに徐々に精度を高めていく。

機械学習の種類とは？

機械学習は複雑であるため、教師あり学習と教師なし学習の2つの主要分野に分かれている。それぞれに特定の目的と作用があり、結果を出し、様々な形式のデータを利用する。機械学習の約70％は教師あり学習で、教師なし学習は10％から20％を占める。残りは強化学習である。

教師あり学習

教師あり学習では、学習データとして既知のデータまたはラベル付きデータを使用する。データが既知であるため、学習は教師あり、すなわち成功するように指示される。入力データは機械学習アルゴリズムを通過し、モデルの学習に使用される。いったんモデルが既知のデータに基づいて訓練されると、未知のデータをモデルに使用し、新しいレスポンスを得ることができる。

この場合、モデルはデータがリンゴなのか、それとも別の果物なのかを判断しようとする。モデルがうまく訓練されれば、そのデータがリンゴであることを識別し、望ましい応答を返します。

教師なし学習

教師なし学習では、学習データは未知でラベル付けされていない、つまり誰もそのデータを見たことがない。既知のデータという側面がなければ、入力をアルゴリズムに導くことはできない。これが教師なしという言葉の由来である。このデータは機械学習アルゴリズムに供給され、モデルの訓練に使用される。訓練されたモデルは、パターンを探索し、望ましい応答を返そうとする。この場合、アルゴリズムはしばしばエニグマ・マシンのように暗号を解読しようとしているようなものだが、人間の心が直接関与しているわけではなく、むしろ機械である。

この場合、未知のデータは互いに似ているリンゴと梨で構成されている。学習されたモデルは、同じものを同じようなグループにまとめる。

強化学習

従来のタイプのデータ分析と同様に、ここではアルゴリズムが試行錯誤のプロセスを通じてデータを発見し、どのような行動がより高い報酬をもたらすかを決定する。強化学習は、エージェント、環境、行動という3つの主要な要素で構成される。エージェントは学習者または意思決定者であり、環境はエージェントが相互作用するすべてのものを含み、行動はエージェントが行うことである。

強化学習は、エージェントが与えられた時間の間に期待される報酬を最大化する行動を選択するときに起こる。これは、エージェントが健全なポリシーの枠組みの中で動作しているときに、最も簡単に達成することができます。

なぜ機械学習が重要なのか？

機械学習とは何かという問いに答え、機械学習の用途を理解するために、機械学習の応用例をいくつか考えてみよう。グーグルの自動運転車、サイバー詐欺の検知、フェイスブック、ネットフリックス、アマゾンのオンライン推薦エンジン。機械は、有益な情報の断片をフィルタリングし、正確な結果を得るためにパターンに基づいてそれらをつなぎ合わせることで、これらすべてを可能にしている。

機械学習の急速な進化は、現代生活における機械学習のユースケース、需要、そして重要性の上昇を引き起こしている。ビッグデータもここ数年でよく使われるバズワードになった。これは、機械学習が高度化し、大量のビッグデータの分析が可能になったことが一因である。機械学習はまた、一般的な手法やアルゴリズムを自動化することで、データ抽出や解釈の方法を変え、従来の統計的手法に取って代わるものでもある。

機械学習とは何か、その種類と重要性が分かったところで、機械学習の用途に移ろう。

機械学習の主な用途

機械学習の活用による典型的な成果としては、通常、ウェブ検索結果、ウェブページやモバイルデバイス上のリアルタイム広告、電子メールのスパムフィルター、ネットワーク侵入検知、パターン認識や画像認識などが挙げられる。これらはすべて、機械学習を使って大量のデータを分析した副産物である。

従来、データ分析は試行錯誤に基づくものであったが、大規模で異種混合のデータセットの増加により、そのアプローチはますます非現実的になっている。機械学習は、大規模なデータ分析にスマートな代替手段を提供する。機械学習は、リアルタイムのデータ処理のための高速で効率的なアルゴリズムとデータ駆動型モデルを開発することで、正確な結果と分析を生み出すことができる。