機械学習とは何ですか？ –究極のガイド

公開: 2020-12-31

マーケティングの専門家の82％が、AIと機械学習を使用して、カスタマイズ手法のあらゆる側面を強化していることをご存知ですか？ この記事では、MLについて知っておく必要のあるすべてのことについて説明します。 楽しみ！

記事上で
  • 機械学習の定義
  • 機械学習の仕組み
  • MLの重要性
  • 機械学習を使用する理由
  • 機械学習のアプリケーション
  • 機械学習の種類
  • MLのテクニック
  • 機械学習の例
  • 機械学習の長所と短所
  • 機械学習の未来
  • 機械学習のトレンド

機械学習とは

機械学習は人工知能の分野であり、人間のプログラミングで指示されることなく、精度を高め、時間の経過とともに経験から学習するアプリケーションの開発に重点を置いています。 機械学習アプリケーションは、データから学習して、時間の経過に伴う予測精度や意思決定を強化します。

MLでは、アルゴリズムは、新しいデータに基づいて予測と決定に到達するために、大量のデータの特徴とパターンを識別する方法を「教えられ」ます。 アルゴリズムの品質によって、追加のデータを分析するときに予測と決定がどれだけ正確になるかが決まります。

機械学習はどのように機能しますか？

MLモデルまたはアプリケーションの開発には、基本的に4つのステップがあります。 彼らです：

ステップ1：トレーニングデータセットを選択して整理する

教育データは、機械学習アプリケーションが課題を解決するために取り込む情報を表すデータセットであり、固定されています。 特定の状況では、教育データはデータとラベル付けされます–モデルが認識しなければならない分類と機能を選択するように設計されています。 他のデータセットにはラベルが付いていません。 したがって、モデルはこれらの特性を削除し、独自に分類を割り当てます。

それでも、トレーニングに影響を与える可能性のある異常や虚偽がないか、教育データを適切に準備してスキャンする必要があります。 モデルを教えるために使用されるティーチングサブセットと、モデルを評価および強化するために使用される分析サブセットの2つのサブセットに分類する必要があります。

ステップ2：教育データセットを操作するアルゴリズムを選択します

アルゴリズムのタイプは、タイプ（ラベル付きかラベルなしか）、教育データ内のデータの量、および修正する問題の種類によって決定されます。 以下は、データにラベルを付けるときに使用される一般的なタイプのMLアルゴリズムです。

  • 不況アルゴリズム（線形回帰やロジスティック回帰、サポートベクターマシンなど）。
  • デシジョンツリー
  • インスタンスベースのアルゴリズム
  • ラベルのないデータは、次のアルゴリズムを使用します。
  • クラスタリングアルゴリズム
  • アソシエーションアルゴリズム
  • ニューラルネットワーク

ステップ3：アプリケーションを構築するためのアルゴリズムを教える

アルゴリズムの指導は重要なプロセスであり、アルゴリズムを介して変数を操作し、出力とそれが生成するはずの結果を比較し、より正確な結果を生成する可能性のあるアルゴリズム内のバイアスと重みを調整し、変数を再度テストします。アルゴリズムは、ほとんどの場合、望ましい結果をもたらします。 最終的に訓練された正確なアルゴリズムは、機械学習アプリケーションです。

ステップ4：アプリケーションの利用と改良

最後のステップは、新しいデータでアプリケーションを使用することです。これにより、時間の経過とともに有効性と精度を向上させることができます。 新しいデータのソースは、解決される問題によって決定されます。 たとえば、スパムを検出するように構築された機械学習アプリケーションは電子メールメッセージを取り込みますが、ロボット掃除機を実行するMLアプリケーションは、部屋の新しいオブジェクトや移動した家具との実際の相互作用から生成されたデータを使用します

機械学習が重要な理由

利用可能なデータの種類と量の増加、手頃な価格のデータストレージ、より強力で安価な計算処理などの要因により、機械学習への関心が再び高まっています。

これらすべての要素により、より大規模でより洗練されたデータを処理し、より迅速でより正確な結果を生み出すことができるアプリケーションを自動的かつ迅速に作成することが可能になります。 また、正確なアプリケーションを開発することで、企業は収益性の高い機会を特定したり、隠れたリスクを回避したりできるようになります。

機械学習の使用

前述のように、機械学習はどこにでもあります。 以下は、毎日経験する可能性のあるいくつかのユースケースです。

  • 金融業務
    金融および銀行業界の多くの企業は、データの重要な洞察を特定し、不正行為を防止するという2つの主な目的でMLを利用しています。 これらの重要な洞察は、収益性の高い投資機会を認識したり、投資家が取引に最適な時期を知るのに役立ちます。 データマイニングは、サイバー監視を使用してサイバー詐欺の警告サインを示したり、リスクの高いプロファイルのクライアントを特定したりするのにも役立ちます。
  • 政府
    公益事業や公安などの政府機関は、洞察を得るためにマイニングできる多数のデータソースを持っているため、MLを特に必要としています。 たとえば、センサーデータの分析は、効率を高めてコストを節約する方法を示します。 政府はMLを使用して不正を検出し、個人情報の盗難を減らすこともできます。
  • 健康管理
    ヘルスケアセクターは、MLの急成長傾向に取り残されていません。 業界は現在、データを利用して患者の健康状態をリアルタイムで調べることができるウェアラブルセンサーとデバイスを使用しています。 機械学習は、医療専門家がデータを評価して、より良い治療や診断につながる可能性のある危険信号やパターンを検出するのに役立つテクノロジーの出現にもつながる可能性があります。
  • オイルとガス
    このセクターのMLユースケースの量は膨大です。 新しいエネルギー源の発見、地下の鉱物の調査、製油所センサーの誤動作の予測から、費用効果が高く効率的な石油流通の合理化まで、ユースケースは多く、まだ拡大しています。

機械学習アプリケーション

機械学習アルゴリズムは、導入後の改善を促進するためにソリューションが必要な場合に採用されます。 MLアルゴリズムとモデルのアプリケーションは用途が広く、適切な条件下で平均的なスキルを持つ人間の努力の代わりに利用できます。 たとえば、チャットボットと呼ばれる自然言語処理機械語は、すでに大規模なB2C企業のカスタマーサービス管理者に取って代わっています。 これらのチャットボットには、顧客のクエリを評価し、人間の顧客支援管理者にサポートを提供したり、顧客と直接やり取りしたりする機能があります。

さらに、MLアルゴリズムを適用して、オンラインプラットフォームのカスタマイズとユーザーエクスペリエンスを強化します。 Amazon、Google、Netflix、Facebookはすべて、レコメンデーションシステムを利用してコンテンツの過剰を排除し、ユーザーが好きなものと嫌いなものに基づいてパーソナライズされたコンテンツを各ユーザーに配信します。

機械学習の種類

  1. 教師あり学習アルゴリズム

    これらのタイプは、ラベル付けされた例を使用して教えられます。 教師あり学習では、予測、回帰、分類などのML手法を使用して、追加のラベルなしデータのラベルの値を予測するパターンを識別します。 教師あり学習は通常、過去のデータが将来起こりうる不測の事態を予測するシステムで使用されます。

  1. 教師なし学習アルゴリズム

    これらのタイプは、過去のラベルのないデータに対して使用されます。 アプリケーションには「正しい答え」が与えられていません。 何が表示されているかを判断する必要があります。 目的は、データを調査し、その中のパターンを特定することです。 このタイプは、トランザクションデータで優れた機能を発揮します。

  1. 強化学習アルゴリズム

    このタイプは通常、ナビゲーション、ゲーム、およびロボット工学に使用されます。 試行錯誤を通じて、アルゴリズムはどのアクションが最高の報酬を生み出すかを発見することができます。 強化学習には、エージェント（マレー語または学習者の意思決定）、環境（エージェントが通信するものすべて）、およびアクション（エージェントの能力-エージェントが実行できること）の3つの主要なコンポーネントがあります。

機械学習の手法

機械学習のテクニックは約10あり、概要と、MLのスキルと知識を身に付けながら構築を続けることができるビルディングブロックを提供します。 彼らです：

  1. 回帰
  2. 分類
  3. クラスタリング
  4. 次元削減
  5. アンサンブルメソッド
  6. ニューラルネットワークとディープラーニング
  7. 転移学習
  8. 強化学習
  9. 自然言語処理
  10. 単語の埋め込み

（また読む：専門家が知っておくべき機械学習アルゴリズムのリスト）

機械学習の例

この高度に近代化された世界では、私たちの周りにMLの例がいくつかあります。 最も一般的な例には、次のものがあります。

  • 迷惑メールが受信トレイに入らないようにするスパム検出器
  • 私たちがより良い何かに時間を費やしている間、ロボットが床を掃除機で掃除します
  • ウェブサイトは、私たちが以前に聞いた、見た、または購入したものに基づいて、曲、映画、および製品を提案します。
  • デジタルアシスタントは、私たちのコマンドに応じてインターネットを検索し、曲を再生します。
  • 医用画像評価システムは、医師が気づかなかった腫瘍を検出するのに役立ちます。
  • 最初の自動運転車が道路に衝突しています。

機械学習の利点

  1. デジタルアシスタント：Googleアシスタント、Amazon Alexa、Apple Siri、およびその他のNLPを利用したデジタルアシスタントは、音声認識および音声テキスト変換ソフトウェアの駆動に役立ちます。
  2. おすすめ：MLは、Spotify、Netflix、Amazon、その他の求人検索、エンターテインメント、旅行、ニュース、小売サービスが提供するパーソナライズされたおすすめを推進します。

その他の利点は次のとおりです。

  1. 不正検出
  2. チャットボット
  3. サイバーセキュリティ
  4. 医療画像分析
  5. 自動運転車
  6. コンテキストオンライン広告

（また読む：ビジネスCMOにおける機械学習の利点は知っておくべきです）

機械学習の課題

以下は、今日専門家が直面しているいくつかの課題です。

  1. データ収集
  2. トレーニングデータの量が不足しています
  3. 非代表的なトレーニングデータ
  4. データ品質が悪い
  5. MLモデルの不要な機能
  6. モデルのオフライントレーニングと実装
  7. 手頃な価格
  8. 時間のかかる展開
  9. データセキュリティとアクセスできないデータ
  10. テストと実験のためのインフラストラクチャのニーズ

機械学習の未来

機械学習の未来は間違いなく非常に明るいです。 包括的なセキュリティソリューションを実現するために、いくつかのバイオメトリクスがMLと統合されることが予測されています。 人工知能技術の進歩のおかげで、マルチモーダル生体認証は近い将来にすぐに達成されるでしょう。

機械学習のトレンド

  1. AI主導の生体認証セキュリティソリューション

    生体認証は大きな進歩を遂げました。 これは、注意が必要な新しい機械学習のトレンドです。 バイオメトリクスの機械学習アプリケーションの例は、AmazonのAlexaです。 ソフトウェアは、誰が話しているかを所定の音声プロファイルと比較することにより、さまざまな話者の声を区別できるようになりました。

  1. 会話型AI

    2019年から2020年にかけて、AIは、執筆などの日常的な活動の面で人間の認知と競争できるレベルにまで進歩しました。 たとえば、OpenAIの研究者は、AIベースのテキスト作成者が現実的な記事、詩、物語を作成できると報告しています。

その他の機械学習の傾向は次のとおりです。

  1. 説明可能なAI
  2. COVID-19との戦いにおけるAI
  3. ビジネス予測におけるAI分析
  4. 自動機械学習

最終的な考え

結論として、最大の価値を引き出すために、最良のアルゴリズムを適切なプロセスおよびツールと組み合わせる方法を理解する必要があります。 いくつかの業界のビジネスは、ビジネスプロセスにMLを導入することで多くのメリットを得ることができます。

その他の役立つリソース：

ディープラーニングと機械学習：違い

データサイエンスと機械学習：違いは何ですか？

人工知能と機械学習の違い

機械学習がビジネスプロセスをどのように改善しているか