機械学習Machine Learning
機械学習とは、データを用いた帰納法的な手続きによって、データの中に明示的には含まれていないパターンやルールについて、機械そのものが自動的に検出し、さらに検出したパターンやルールにもとづいて機械が動作する仕組みを意味する。
たとえば写真の中からネコを検出するといった場合に、大量の写真と、ネコの顔がその写真に写っているかどうかの情報をもとに、ネコの特徴を試行錯誤的に推測することができる。ただし、機械学習によって推測した特徴について、人間が理解できるような要素に分解されているかどうかについては、不明である。つまりブラックボックスとしてネコの顔が写っているかどうかを判定する機能は実現できまるが、どのように計算することによってネコの判別機能を実現しているのかについて、後から追跡して調べることは困難である場合が多い。
なお機械学習を実行できるハードウェアと、学習の手続き（アルゴリズム）をインストールしたものをAIと呼ぶこともある。機械学習を行う際に、非常に多くの層数を備えたニューラルネットワークを使う場合は、特別にディープラーニング（ここでディープとは、非常に多くの層数を備えた文字通り“ディープな”ニューラルネットワークの意味）と呼ぶ。
機械学習を実行することができるプログラミング言語は多く存在するが、代表的なものはPython（パイソン）である。Pythonは、入門者から高度技術者まで広く扱われており、取り扱いやすさとライブラリの豊富さから、機会学習におけるデファクトスタンダートなプログラミング言語となっている。
機械学習の最大の利点は、データと出力したい答えのセットを人間が与えることによって、人間がその判別の途中過程を教えなくても自動的に分類・予測する機能を実現できる点にある。従来のシステムでは、人間が手続きや注目するべき特徴を記述する必要があったが、この作業が不要となったため、機械学習のプログラムを走らせるだけで、正誤判定機能が実現できるようになった。
ただし、正誤判定にしても精度が100％になることはほとんどなく、なんらかの誤認識が起こることも想定しておく必要がある。この場合、誤認識を前提としたシステムを構成する必要があるため、その部分については人手で設計する必要性が残っている。
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