機械学習の基礎とビジネスにおける AI

Jun 11, 2023

機械学習 (ML) ほど、世界の想像力を魅了したイノベーションはほとんどありません。 この人工知能 (AI) のサブセットは業界を変革し、複雑な問題へのアプローチ方法を再構築しています。 しかし、機械学習とは正確には何ですか?また、アルゴリズムはどのように学習して改善するのでしょうか?

機械学習の概要:

本質的に、機械学習は、データから学習するようにコンピューターをトレーニングする芸術および科学です。 タスクを実行するように明示的にプログラムされる代わりに、マシンには、データ内のパターンと関係を学習できるようにするデータとアルゴリズムが提供されます。 このプロセスを通じて、マシンは予測、決定を行い、従来のルールベースのシステムでは発見することが困難な洞察を特定することができます。

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さて、私が 2+2 と言ったら、あなたは 4 と答えるでしょう。私が 3+3 と尋ねたら、あなたは 6 と答えるでしょう。私が 4+4 を尋ねたら、あなたは 8 と答えるでしょう。なぜそれを知っていると思いますか? それは記憶の中に残っているからです。

それが私たちがラベルビルダーと呼ぶものです。 これらは、過去に学んだことに基づいて、すでに頭の中にある構造ラベルです。

では、変更してみましょう。 1+1 = 3、2+2 = 5 と答えてから、5+5 と尋ねたら、何と答えますか? あなたはおそらく 11 と言うでしょう。これはあなたがパターンを研究しているからです。

したがって、何が起こるかは魔法ではありません。 機械学習は、データベース内にある構造データ、またはデータへのアクセスの可能性によって学習する構造データを通じて学習します。 質問に答えるために傾向とパターンを研究するのと同じ方法が、機械学習によって行われます。 これは、脳の働きを模倣する人工知能のサブセットです。

機械学習の構成要素には次のものが含まれます。

データ ：機械学習の基礎はデータです。 アルゴリズムを効果的にトレーニングするには、高品質のデータが不可欠です。 このデータは、構造化されている場合 (データベースのテーブルなど)、非構造化されたデータ (画像、テキスト、ビデオなど) の場合があります。 このデータは、AI が学習し、パターンや傾向を検出して将来の意思決定を行うためのものです。

特徴 : 特徴は、アルゴリズムが予測を行うために使用するデータから抽出された属性または特性です。 たとえば、電子メールのスパム検出システムでは、特定の単語の頻度や電子メールの長さが特徴に含まれる場合があります。

モデル : モデルは機械学習の中心です。 これは、提供されたデータからパターンと関係を学習する数学的表現です。 これは、アルゴリズムがより多くのデータを処理するにつれて改良する一連のルールと考えてください。 それは、現実の状況をモデル化しようとして、そのような事態が起こったときに何をすべきかについてアルゴリズムに一連のルールを与えるようなものです。

アルゴリズム : アルゴリズムは学習プロセスをガイドする指示です。 提供されたデータに基づいてモデルをどのように調整するかを決定します。 さまざまな種類の問題には、さまざまなアルゴリズムが適しています。

ここでは、非常に興味深い種類の機械学習をいくつか紹介します。

教師あり学習 : 機械学習の最も一般的なタイプの 1 つは教師あり学習です。 このアプローチでは、アルゴリズムはラベル付きデータでトレーニングされます。これは、入力データが正しい出力とペアになることを意味します。 このアルゴリズムは入力と出力の関係を学習し、新しい未知のデータを予測できるようにします。 典型的な例は電子メールのスパム検出です。この場合、アルゴリズムはスパムと正規の電子メールを区別することを学習します。

教師なし学習 : 教師なし学習には、ラベル付き出力のないデータに対するアルゴリズムのトレーニングが含まれます。 目標は、データ内の隠れたパターン、構造、または関係を発見することです。 クラスタリングと次元削減は、教師なし学習における一般的なタスクです。 たとえば、クラスタリングにより、ターゲットを絞ったマーケティング戦略のために、類似した顧客をグループ化できます。