人工知能を基礎から学ぶ第２回は、AI・人工知能の話になると必ず出てくる「機械学習」というワード。これもよく聞く言葉ですが、そもそも何なのかが分かりにくい。。。そこで今回は「機械学習」をシンプルに、小・中学生でもイメージできるくらい簡単に表現してみます。

機械学習って何？

まず機械学習そのものを一言で表現すると、

人工知能・AIのデータの処理の仕方や学び方、機能のひとつ

で、それは

データを解析して自らでルールを見つけ出し、自分でプログラムを更新して成長するもの

つまり、従来のコンピュータによる計算処理は、あらかじめ入っているプログラム以上のことはできず、その時点の解答を出す以外、成長はしません。しかし人工知能・AIは、機械学習という方法で答えを導き出し、データを取り込むごとに自らを進化させていくことができます。

世界的なデータ分析の専門企業であるSASの定義を見ると

機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。
機械学習では、さまざまなアルゴリズムを用いてデータから反復的に「学習」するため、人間が探すべき場所を明示的にプログラムしなくても、コンピューターが自律的にデータから洞察を導き出せるようになります。　引用：SASホームページから

と分かりやすくまとめてくれています。

つまり、機械学習機能を持っている人工知能・AIはデータを取り入れるごとに成長でき、そうでないものはできない。少し乱暴ですが、こんな感じでしょうか。

#ai #人工知能 と#機械学習 #ディープラーニング との関係性を整理。それぞれ異なるものだけど、別モノでもない。微妙な関係 #製造業愛 #ものづくりニュース #deeplearning #machinelearning #aperza #アペルザ

ものづくりニュース編集部さん(@monozukuri_news)がシェアした投稿 – 2017 7月 12 6:24午後 PDT

なぜそんなに機械学習が大切なのか？

人間が人工知能・AIを使う目的・狙いは、人間の頭脳では扱いきれない大量のデータから、目的を解決するためのヒントを導き出すことです。

機械学習は既存のデータを分析して答えを出し、さらに新たに追加されたデータから新しいルールや法則を見つけて解答の精度を上げていくことができます。IoTでかつてないほどの頻度で大量のデータが生まれてくる時代、それを取り込んで成長していく機械学習は欠かせない要素となっています。

参考：SAS
参考：NVIDIA

※あくまで筆者個人が調べ、表現しているものであり、内容に対するご指摘、疑問等ございましたらご意見をお寄せください。もっと正しく、シンプルで簡単に、分かりやすく表現できるという識者の方、大募集しております。

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