ChatGPTをはじめとするAIの活用が急速に進むなかで、「機械学習」という言葉を目にする機会も増えています。
私たちの日常生活やビジネスにも、機械学習の利用が広がっています。
本記事では、機械学習の基本的な概念からAIや深層学習などのキーワードとの関連性や違いなど、そして実際の機械学習を学ぶ際の方法などについて、幅広くわかりやすく解説します。
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目次
機械学習とは
機械学習の基本
「機械学習」とは、コンピュータがデータからパターンを学習することでプログラミング等の指示なしにタスクを遂行する技術です。
従来は決められた手順をプログラミングなどで指示することで、それに基づいた処理をしましたが、機械学習ではコンピュータがデータに基づいて自律的に学んで判断を行います。
機械学習は、概ね以下の４つのステップで構成されるプロセスとなっています。
①データの収集：目的に合った適切なデータを収集
②前処理：モデルが理解できる形に前処理をする
③モデルの学習：データを活用したモデルの訓練を実施
④評価：モデルの精度や性能を評価する
こうした流れで精度を向上していきます。
機械学習は、データに基づいて式決定や予測を行うための手段としてさまざまな分野で活用されています。
機械学習の基本
＜機械学習＞
・明確なルールは必要なく、データを元にモデルがパターンを導いて、それをもとに意思決定や予測を行う
・明確なルールは書かなくて良い
＜従来のプログラミング＞
・明確なルールと手順をプログラミングで事前に組み込み、指示を与える
このように、両者の大きな違いが「明確なルールの記載が必要かどうか」です。
機械学習では、モデルが自律的に最適なルールを発見するために、複雑なパターンや大量のデータに柔軟に対応できます。
さまざまな機械学習
一言で機械学習といっても、実はいくつかの種類があります。
ここでは、機械学習の種類について解説します。
機械学習は、解決したい課題や扱うデータに合わせていくつかの異なる学習方法があります。
教師あり学習
入力データに対する正解（ラベル）が与えられている場合に用いられる方法。
モデルが正しい出力を学習するために訓練され、未知のデータに対しても正しい答えが出せる。
分類問題や回帰問題でもよく使用されている。
教師なし学習
正解が与えられていないデータ（ラベルなし）を扱う方法。
モデルの中からパターンや構造を見つけ出すもので、クラスタリングや異常検知など、データのグループ化に適している。
強化学習
エージェントプログラムが環境と相互作用しながら試行錯誤を繰り返して最適な行動を見つけだすもの。
ゲームやロボティクスなど状況に応じた最適な戦略を見つけ出す際に用いられる。
このように機械学習と言っても主に３種類に分けられるので、目的や状況に合わせて使い分けることが重要となります。
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AI、機械学習、深層学習の違い
機械学習について取り上げるとき、関連のあるキーワードとしてよく出てくるものにAI（人工知能）や深層学習というものがあります。
ここでは、これらの関係性をみていきましょう。
＜AI（人工知能）＞
コンピュータが人間の知的活動を模倣し、自律的に問題を解決するための技術全般を指す。
機械学習や深層学習はその一部。
＜機械学習＞
AIの一つの分野で、データから学習して予測や分類を行う技術。
＜深層学習（ディープラーニング）＞
機械学習の一種で、特にニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳の働きを模して作られた多層なネットワークを使うことで、より複雑な問題を解決できるようにしたもの。
画像認識や自然言語処理など、従来の機械学習では難しかった分野でも大きな成果を上げている。
このように、AIという非常に広範な概念の中に機械学習が含まれ、さらにその中に深層学習があるといった位置づけになります。
機械学習の活用について
実際に機械学習を活用していくにはどのようにすればよいのでしょうか。
ここでは、具体的な活用と活用事例、活用の効果について考えてみましょう。
機械学習の活用
＜ビジネスにおける予測分析＞
企業はデータ分析を行うことで売上や顧客行動の予測を行い、需要予測や在庫管理の適正化を実現し、ビジネス上の競争力を上げることができる。
＜医療分野での診断支援＞
画像認識を用いて病気の早期発見やデータの分析による最適な治療法の提案などに活用され、医療の精度と効率を向上させている。
＜自動運転＞
センサーやカメラからの膨大な情報をリアルタイムで処理を行うことで、安全かつ効率的に自動運転ができるような仕組みにしている。
＜エンターテイメントの分野＞
YouTubeなどのストリーミングサービスは、ユーザーの視聴履歴などに基づいて好みの動画を提案するレコメンド機能を持っている。
こうした機能にも機械学習を使うことで、より最適な提案を行うことができるようになる。
このように、さまざまな分野で機械学習を使うことで、新たな展開や可能性が生まれています。
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機械学習の活用の効果について
先程は、機械学習の活用について見ていきました。
では、実際に活用することでどんな効果が見込めるのでしょうか。
例えば、以下のようにビジネスや社会における多くの効果が見込めると想定されています。
業務効率の向上
大量のデータを自動で処理できるので、従来の人手で行っていたころに比べると作業が大幅に効率化されるため、より付加価値の高い仕事にシフトできるようになる。
コスト削減
機械学習によってリソースの最適な配分が可能となる。
例えば在庫管理や販売、生産計画などでも正確な予測と管理医を行うことで過剰な在庫や不足などを防ぐことでコスト削減につながる。
医療分野でも診断ツールの精度の向上で、不要な検査や治療を防ぐことで医療費の削減につながる。
ビジネスにおける意思決定の質の向上
膨大な情報をベースにして有用な方向性を見出すことができる。
これにより、データに基づいた客観的かつ精度の高い判断が可能となり、成功確率が高まる。
このように、ビジネスでも機械学習を取り入れていくことは多くのメリットや効果があります。
こうしたことは、ビジネスを行う上でもパートナーとしてAIを使うことができる可能性を感じられます。
機械学習のはじめかた
ここまでの解説で、実際の機械学習を試してみたいと感じた人も多いのではないでしょうか。
最後に「機械学習のはじめかた」について、基本的なステップを以下にまとめました。
基礎知識の習得
機械学習の基礎概念を学習する。
アルゴリズム（例：回帰分析、分類、クラスタリング）やモデル（例：ニューラルネットワーク）の概念の把握。
書籍やオンラインでの学習サービスがおすすめ。
Pythonの習得
機械学習でよく使われるプログラミング言語の Pythonの基本文法を学び、それから機械学習ライブラリのScikit-learn、TensorFlow、Kerasなどの使い方を学ぶ。
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見出データセットを使ってモデルを実装してみよう
実際のデータセットを使って手を動かしながら試してみることが重要です。
データセットにはKaggleやUCI Machine Learning Repositoryなどがあるので、まずは回帰分析や分類モデルを試すと良い。
実際のデータを使うことで、機械学習の実践的なスキルが身に付くでしょう。
実際にプロジェクトを作ってみよう
自分でも実際に小規模なプロジェクトを作ってみると、理論が実践にどう適用されるのかを深く理解でき、学習内容の理解が高まって良い。
エンジニアのコミュニティに参加してみよう
機械学習の分野は日々進化しているため、最新情報や技術を取得するには、オンラインフォーラムや勉強会、ハッカソンなどに参加するのも良い。
実際にこうしたプロセスを経ながら機械学習の正解に触れて、基礎から実践まで学んでいくのも良いでしょう。
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まとめ
今回は、AIの根幹技術である機械学習について解説しました。
機械学習は、データからパターンを学び、自動的に予測や意思決定を行う技術であり、その応用は多岐にわたります。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習という3つの主要な手法があり、それぞれ異なるデータや目的に応じて使い分けられます。
また、AI全体の中で機械学習は中心的な役割を担い、特に深層学習は複雑なタスクの解決において強力なアプローチです。
ビジネスから医療まで、さまざまな分野で機械学習の導入が進んでおり、企業やエンジニアにとって大きな可能性を秘めています。
今回は、学ぶだけでなく実際にプロジェクトを作成してみることの重要性についても触れました。
机上の学習だけでなくぜひ実際に手を動かしながら未来に可能性を秘めたAIと機械学習の世界に触れてみてください。
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