機械学習

意味・定義

データからパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術の一分野。明示的にプログラムされることなく、経験から学習する。

解説

機械学習は、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、経験から学習します。 機械学習には、3つの主要なアプローチがあります。教師あり学習は、正解ラベル付きのデータから学習します。例えば、スパムメールの分類では、「スパム」「正常」のラベルが付いたメールで学習します。教師なし学習は、ラベルなしのデータから構造を発見します。クラスタリングや異常検知に使われます。強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学習します。ゲームAIやロボット制御に使われます。 機械学習のワークフローは、データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、学習、評価、デプロイという流れです。各ステップで適切な判断が必要で、データサイエンティストの腕の見せ所です。 機械学習は、レコメンドシステム、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測分析など、あらゆる分野で使われています。

使い方・例文

• "Netflixのレコメンドシステムは、ユーザーの視聴履歴から好みを学習し、おすすめの作品を提示します。機械学習により、各ユーザーに最適化されたコンテンツを提供し、視聴時間の増加につながっています。 医療では、機械学習が患者の症状や検査結果から病気を予測します。糖尿病のリスク予測、がんの早期発見、薬の副作用予測など、様々な用途で使われています。また、製造業では、センサーデータから機械の故障を予測し、予防保全に活用しています。"

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