解説
さらに詳しく解説
機械学習（Machine Learning）は、データからパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術です。明示的なプログラミングなしに、コンピュータが経験から学習する手法の総称です。
機械学習の概要
基本概念
[データ] → [学習アルゴリズム] → [モデル] → [予測/判断]従来のプログラミングとの違い
| 項目 | 従来 | 機械学習 |
|---|---|---|
| ルール | 人間が記述 | データから学習 |
| 適応性 | 固定 | データに応じて変化 |
| 複雑なパターン | 困難 | 対応可能 |
機械学習の種類
1. 教師あり学習
ラベル付きデータから学習
| 手法 | 用途 |
|---|---|
| 分類 | カテゴリ予測 |
| 回帰 | 数値予測 |
2. 教師なし学習
ラベルなしデータから構造を発見
| 手法 | 用途 |
|---|---|
| クラスタリング | グループ化 |
| 次元削減 | 特徴抽出 |
3. [強化学習](/glossary/reinforcement-learning)
報酬を最大化する行動を学習
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| エージェント | 学習する主体 |
| 環境 | 行動の場 |
| 報酬 | 行動の評価 |
主要なアルゴリズム
| アルゴリズム | 用途 |
|---|---|
| 線形回帰 | 数値予測 |
| ロジスティック回帰 | 二値分類 |
| 決定木 | 分類、回帰 |
| ランダムフォレスト | アンサンブル |
| SVM | 分類 |
| k-means | クラスタリング |
| ニューラルネットワーク | 複雑なパターン |
深層学習との関係
| 項目 | 機械学習 | 深層学習 |
|---|---|---|
| 関係 | 上位概念 | 機械学習の一種 |
| 特徴抽出 | 人手設計 | 自動学習 |
| データ量 | 少なくても可 | 大量必要 |
| 計算量 | 相対的に少 | 多い |
機械学習のプロセス
[問題定義]
↓
[データ収集]
↓
[データ前処理]
↓
[特徴量エンジニアリング]
↓
[モデル選択・学習]
↓
[評価]
↓
[デプロイ]
↓
[モニタリング・改善]ビジネス応用
今後の展望
- AutoMLの発展
- 説明可能AI
- エッジML
- 連合学習
機械学習は、AIの基盤技術として、あらゆる産業でますます重要性を増しています。