機械学習とは何ですか？
機械学習は、明示的なプログラミングなしにシステムが学習し、結果を予測できるようにする人工知能のサブセットです。これは、これまでに現実世界で最も大きな影響を与えてきたAI技術であり、ビジネスで最も使用する可能性が高いものであるため、しばしばAIという用語と混同して使用されます。チャットボット、製品レコメンデーション、スパムフィルター、自動運転車、そして非常に多くの他のシステムが機械学習を活用しており、SiriやCortanaのような「インテリジェントエージェント」も同様です。
Fortuneの記事「人工知能と機械学習の違いとは」では、著者はAIと機械学習の違いを明確に説明しています。「AIは、私たちが賢いと見なす方法でタスクを実行できる機械というより広範な概念」であるのに対し、機械学習は「機械にデータへのアクセスを与え、それ自身に学習させるという考えに基づいたAIの現在の応用」です。
機械学習はどのように機能するのか？
機械学習は、直接意思決定を行うアルゴリズムやルールを記述したり、ルールのセット、例外、フィルターを使用してコンピューターを「知的」にプログラミングしようとする代わりに、大規模なデータセットから学習することでコンピューターシステムに意思決定を教えます。ルールベースのシステムは、現実世界の複雑性を考慮しなければならない場合、すぐに脆くなります。機械学習は、トレーニングに使用するデータ内のパターンを表現し、一般化するモデルを作成することができ、それらのモデルを使用して新しい情報を解釈し、分析することができます。
機械学習は、画像やビデオ内のテキストやオブジェクトを認識する能力、データ内の関連性を見つける能力、またはデータをクラスターにセグメント化する能力（例：顧客グループを見つける）を含む分類に適しています。機械学習はまた、イベントの可能性を計算したり、結果を予測したりするなど、予測にも優れています。機械学習は、欠損データを生成するためにも使用できます。例えば、CorelDRAWの最新バージョンは、ペンツールで作成した複数の粗いストロークから、描画しようとしている滑らかなストロークを補間するために機械学習を使用しています。
2つの機械学習モード：教師あり学習と教師なし学習
ソフトウェアがアルゴリズムに、私たちが具体的に発見したいものを伝えるために使用される場合、それは教師ありMLと呼ばれます。機械学習アルゴリズムは、「ターゲット」変数または属性を使用して、ターゲット変数内のデータに基づいてモデルを「トレーニング」します。
教師なしMLは、人間が途中でガイダンスを提供することなく、機械が複雑なプロセスやパターンを識別することを学習できる場合です。これは、データセットのレコードが自動的にグループにセグメント化されるクラスタリングを使用します。それらのグループは、自身のグループ内のレコードと類似しており、他のグループのレコードとは異質なものです。
