「機械学習」には、「学習」と「推論」の2つのプロセスがあります。それぞれの役割を整理しつつ、ディープラーニングが機械学習にもたらした変化について併せて解説します。});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。「機械学習」は、大量の学習データを機械に読み込ませ、そのデータを分析することで分類や識別のルールを作ろうというプログラム。そのプロセスは、「学習」と「推論」の2つに分けられます。大量の学習データの統計的分布から、特徴の組み合せパターンを作り出すプロセスです。学習データである「ネコ」「イヌ」「トリ」の画像から、それぞれに典型的な特徴の組合せパターン(=推論モデル)を作ります。学習方式には、「ネコの画像」と「ネコであるという答え」といった「データとそれを説明する答え」の組み合せを学習データとして使う「教師あり学習」と、学習データだけを与える「教師なし学習」などがあります。分類や識別をしたいデータを、「学習」で生成しておいた「推論モデル」に当てはめて、その結果を導くプロセスです。未知の写真から、その特徴を抽出し、「推論モデル」にその特徴を照合します。ネコの特徴の組み合せパターンから作られた推論モデルが、最もその特徴パターンに近いと判断すれば、「ネコ」という推論結果を出力します。機械学習は、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれるアルゴリズムの登場によって飛躍的な精度の向上を果たしました。ディープラーニング以前は、画像を認識し、それを識別するために、どのような特徴なのか——例えば、「ネコ」であれば「目の配置」や「鼻の形」に着目して識別するように人間が設定しなければなりませんでした。この特徴の組み合せを「特徴量」といいます。その上で、「ネコの画像」と「ネコであるという答え」をセットにした画像を大量に入力して、ネコの特徴の組み合せパターンを「推論モデル」として生成していました。ディープラーニングでは、この特徴量を人間が設定するのではなく、データを分析することで自ら作り出すことができます。そのため、人間には気付かない、より際だった特徴を示す「特徴量」を見つけ出せるようになり、精度の高い分類や判別が可能になったのです。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。Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講Amazonが社内エンジニア向けに提供している機械学習の講座を、AWSトレーニングの1つとして公開する。45時間以上のオンライン講座を無料で受講でき、AWS認定(こちらは有料)テストも受けられる。家を借りたことがあるなら、こういう経験をした人は少なくないだろう。いえ、売り手側もその価格を決めるのに苦労しているのが現実。それならば、と査定をAIに代行してもらおうとしている企業がある。自動音声案内をはじめとして、スマートスピーカーなどでも使われる人工的な「音声合成」。その研究は50年以上もの長い歴史があるが、最近は機械学習によって、急速な進化を遂げているのだという。医療機器ベンチャー「アイリス」の挑戦タイミングの制限があり、精度もそこまで高くはないインフルエンザの初期診断。これをディープラーニングで支援できないか、と挑むベンチャー企業がある。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。