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カテゴリー:テクノベート(テクノロジー×イノベーション)
機械学習モデルMachine Learning Model
機械学習モデルとは、入力データに対して何らかの評価・判定を行い、その結果を出力する仕組みのこと。機械学習のプロセスは「データ入力→モデルで処理(評価・判定)→結果の出力」の順で処理が行われる。機械学習の代表的なモデルには、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類がある。
「教師あり学習」とは、いくつかのパターンの正解データ(教師)をあらかじめ学習させておき、を基に学習し、入力データを分類、回帰、または他の予測タスクに利用する手法である。例として、音声や顔認識、将来の需要予測、クレジットカードの不正検知、工場での不良品検知システムなどが挙げられる。
「教師なし学習」とは、正解などのラベルを与えられない場合に、データの構造や分布を探索し、規則性や法則を学習する手法である。例として、ECサイトやYouTubeで用いられているユーザーの興味や嗜好を分析してそれに沿ったコンテンツを表示させるレコメンデーション、「ワインを買う人はチーズも買う」といった関連性を発見するアソシエーション分析などが挙げられる。ただし、商用サービスのレコメンデーションは教師あり学習と組合せて用いられることが多い。
「強化学習」とは、プログラム自身が与えられた環境を観測し、一連の行動結果を評価しながら、その結果に基づいて報酬を受け取ることで、より価値ある行動を学習していく手法である。例として、DeepMind(ディープマインド)社によって開発された囲碁プログラムのAlphaGo(アルファ碁)、ロボットの歩行制御、オフィスビル等でのエレベータ制御、自動車の自動運転などが挙げられる。
機械学習モデルは、大量のデータが溢れる時代には欠かせない存在である。機械学習モデルが無ければ、データのどの部分に着目して、それをどのように判断・解釈すればよいのかといった情報を全て人間がコンピューターに指示しなければならない。機械学習モデルという仕組みがあるからこそ、大量のデータやパラメータ同士の関係性を分析し、高速かつ柔軟に結果を出力することができる。
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