それぞれの違いと活用分野について解説します。});この連載はいまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」——。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。呼ばれる3つの学習方式があります。Learning)入力と正解例の関係を示したデータを学習データとして入力し、その関係を再現できる推論モデルを生成します。「イヌ」という正解を付した画像、「ネコ」という画像を付した画像を学習させて、「イヌ」や「ネコ」のそれぞれに固有の特徴の組み合せパターンを見つけ出し、両者の違いをうまく表現できる推論モデルを生成します。この学習方法は、故障診断や画像分類など、ものごとをうまく区別、仕訳する「分類」、利益の予測、不正検知など、データを基に傾向(関数)を導き出し、今後の数値を予測する「回帰」などに用いられます。Learning)何の説明もない学習データを入力し、抽出した特徴の組み合せパターンから類似したグループを見つけ出す推論モデルを生成します。「イヌ」「ネコ」「トリ」を区別することなく、学習データとして入力すると、それぞれの特徴の組み合せパターンの違いを見つけ出し、推論モデルを生成します。これは、それぞれを特徴付ける「概念」といえるものを作り出しているといえるかもしれません。この手法は、いろいろなものの中から似たもの同士集めてグループ化する「クラスタリング」、データの圧縮やデータ相互の関係を見える化する「次元圧縮」などに用いられます。Learning)推論の結果に対して評価(報酬)を繰り返し与えることで、どのような結果を出してほしいかを示し、その結果をもうまく再現できる推論モデルを生成します。ゲームの得点が高ければ「+」に評価し、低ければ「−」に評価することを繰り返していくことで、得点が高くなる、つまり、プラス評価という報酬が与えられるようなゲームのやり方を再現できる推論モデルを生成します。囲碁や将棋などのゲームに勝つ、効果的な広告を出稿する、安全な自動運転を実現するといった用途にに用いられる手法です。1995年に日本IBMを退職し、次代のITビジネス開発と人材育成を支援するネットコマースを設立。代表取締役に就任し、現在に至る。詳しいプロフィールはこちら。駆使して「健康診断を受けない人」を減らす方法ある自治体からの依頼を受けて、「年1回の健康診断の通知を受け取ったまま受診せずにいる人のうち、誰に受診を促せば受けてくれるのか」という問題に挑戦した分析チームがある。彼らはどうやって、この問題に答を出したのか。複雑過ぎる契約書の審査、AIの力で24時間から1分に——リコーの新技術「ディープアライメント」を見てきた今まで隠れていた社員のニーズをきっかけに、AIで企業向けの新機能を開発した企業がある。秋」に展示しているリコーだ。商品化の狙いを聞いた。Apple、元Google幹部の機械学習&AI戦略責任者任命を正式発表Appleが、4月にGoogleから引き抜いたAIおよび検索担当責任者のジョン・ジャナンドレア氏を機械学習&AI戦略責任者に任命したことを正式に発表した。ML」や「Siri」を統括する。「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95%まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。広告に関するお問い合わせメールマガジンSpecialインデックスRSSfacebooktwitter利用規約ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。