機械学習とは？
前書き
世界は想像を超える速さで変化しています。 新しい技術が発見され、古い技術は忘却の彼方で失われ、ある技術は刷新され、修正されている。 本当に世界を変えたテクノロジーは、人工知能です。 実際、世界を変えたというだけでは、言い過ぎではないでしょうか。 それは、世界中のどんなものよりもはるかに強い生命に触れてきた技術なのです。 AIは、あらゆる産業の仕組みを変える力を持っています。
機械学習は、AIとして親しまれている人工知能やコンピュータサイエンスの一分野であり、データとアルゴリズムを使ってほぼ人間のように振る舞い、ビジネスのやり方を変えるような予測をする。 数学、人工知能、統計学をふんだんに使い、データサイエンティストの経験を生かし、売上アップ、顧客との関係強化、ビジネス推進につなげます。
機械学習は、入ってきたデータに関係なく、推奨や予測を行うことができ、データの重要なポイントを発見する能力がある。 企業の将来を左右する重要な意思決定が、この洞察に満ちたデータによって行われるのです。 データが増えれば増えるほど、このように迅速で正確なデータマイニングが求められるようになります。
ビジネスに関するあらゆる意思決定において、それを支えるのはデータであり、機械学習アルゴリズムはその重要な役割を担っています。
機械学習の仕組み
簡単に言うと、機械学習は、人間の介入を最小限に抑えながら、データを探索し、パターンを識別し、意味のある洞察を見出すことによって機能します。 このコンセプトは以前からありましたが、データが複雑になるにつれて、MLも複雑になってきました。 ビッグデータ・アプリケーションに複雑なアルゴリズムを迅速かつ効果的に適用することを学びました。 データが複雑になればなるほど、これは高度になる可能性があります。しかし、高度であればあるほど、競合他社に先んじることができます。 MLで生成された正しいデータ予測があれば、マーケティング戦略のエースとなり、望ましい結果を導くユニークなシナリオを考えることができます。
MLは、データのパターンを分析し、これらのデータセットから予測を行うことで動作します。 やがて、試行錯誤しながら学習し、新しいデータセットで予測する力を身につけます。 開発者は、人間が物事の認識方法を学び、それに基づいて意思決定を行うのと同じような方法で、機械に教え込みます。 最終的には、機械が自己学習するようになります。 MLは純粋な数学であり、機械学習のアルゴリズムは様々な数学的関数を用いて作成され、これを修正・変更することが可能である。
その方法は4つあります。
1.教師あり学習
教師あり学習は、人間の学習に近いもので、データサイエンティストが特定のルールとデータセットでAIシステムを訓練する。 データセットには入力データと出力データがあり、機械は入力データから何を探すべきかを学習する。 アルゴリズムは例によって学習する。
2.半教師付き学習
これは、教師あり学習と教師なし学習をミックスしたもので、この先で説明する。 この学習プロセスでは、機械はほんの少ししか学習されません。 データは全体のごく一部しか学習されず、大部分はラベル付けされないままとなる。 システムは、データセットのパターンを観察することで、自らルールを学習していく。 半教師付き学習は、ラベル付けにコストがかかる場合や、ラベル付けされたデータが十分でない場合に有効なオプションである。
3.教師なし学習
教師なし学習システムでは、データサイエンティストはAIシステムに自己学習をさせる。 観察が肝心です。 そのため、入力データのみとなり、出力データはありません。 これによって、機械はデータの中に隠されたパターンを発見することができるようになる。 データ量が膨大になり、機械はラベルのないデータセットをすべてマイニングしなければならない。
4.強化学習
強化学習では、AIシステムは対話的かつ試行錯誤を繰り返しながら学習していく。 データサイエンティストは、報酬とペナルティーがあるゲームのような状況を作り出し、システムはその行動に対してフィードバックを受けることになります。 ルールはあっても、ゲームの解法はシステムが考えることになる。
機械学習がビジネスの成長を促進する理由
MLを採用することは、ビジネスのあらゆる側面に触れ、それを成長させることができるため、前進する方法であると言えます。 ここでは、そのビジネス上のさまざまな側面をチェックしてみましょう。
自然言語処理
機械が自然言語を理解できるようになった。 検索エンジンにクエリを入力する際、もはや正確なキーワードを入力する必要はなく、目的の結果を得ることができます。 普通の文章を入力するだけで、Googleの検索エンジンが優秀な結果を出してくれるのです。 もちろん、NLPはまだ進化していますし、コンピュータもまだ学習中ですが、MLは確実に数歩前進しています。 音声で操作するアシスタントはその好例です。 彼らはすでに人間の言葉を理解し始め、過去の失敗から学びつつある。
ロジスティクス
また、MLが重大な影響を及ぼすビジネス分野は、物流である。 出荷、保管、販売の各プロセスにおける技術の効率化には驚かされます。 アマゾンを例にとると 巨大小売企業は、すでにMLで大きな飛躍を遂げ、その配送システムはさらに大きく改善されました。 お客様のニーズを知り、適切な提案を行い、お客様の購買意欲を高めています。
製造
製造業は、MLによって大きな利益を得ています。 製造プロセス全体が透明化され、より効率的になります。 在庫管理は、いつでもサプライチェーンに切れ目がないことを保証するものです。 どの業界にも製造のピークがあり、その時期を知ることは重要です。 最先端のデータ解析ソフトを使えば、製造のピークと平時を予測することが可能です。 AIを活用して機器の故障を予測することも可能です。
消費者データ
消費者に関して言えば、企業は常に消費者の購買習慣、人口統計、ライフスタイル、興味、収入などを知りたいと思うものです。 その結果、生み出されるデータの量を想像してみてください。 AIやMLの力を借りれば、消費者行動の有用なパターンを把握し、正確な予測を立て、カスタマイズされたショッピング体験を提供することができます。
機械学習と人工知能の比較
先に説明したように、MLはAIの一分野である。 しかし、これらは異なる技術でありながら、相関関係もあります。 そして、この両者が互いに連携して、インテリジェントなシステムを作り上げていくのです。
AIは知能の高い機械を作り、人間の行動や思考を刺激することができますが、MLはその中のアプリケーションで、データから学習するものです。 人工知能という言葉は、かなり自明で、人間のような思考能力を持ち、自らの知能で仕事をする。
一方、機械学習は、このデータから知識を導き出し、ユーザーが入力した内容を予測し、正確な結果を導き出すものです。
結論
機械学習の重要性は日に日に増しています。 データ予測によって得られた重要な洞察により、企業は正確なビジネス予測を行い、拡大・成長し、インテリジェントなマーケティング戦略によって顧客と関係を持つことができます。 MLにおける知能は、人間の知能ではなく、データによって指示されるものであり、それを訓練するためのデータ量も要因の一つです。
MLはAIの成功にとても重要で、主なアプリケーションにはFacebookの自動友達タグ付け提案、Googleの検索アルゴリズム、オンライン指揮官システムなどがあります。 AIの応用例としては、チャットボット、Siri、知能型ヒューマノイドロボット、オンラインゲームなどがあります。
興味深いリンク：
写真：Canva
著者：Sascha Thattilは、YUHIROグループの一員であるSoftware-Developer-India.comで働いています。 YUHIROは、IT企業、代理店、IT部門にプログラマーを提供するドイツとインドの企業です。
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