例のごとく、まずは定義からいきましょう。「ラベルの付いていないデータを与えることによって、そのデータの特徴や傾向を学習させる方法」です。この場合、正しい出力というものは存在しないので、入力値をグループ分け(クラスタリング)できるように訓練して、新しいデータがどのグループに近いかを判別させます。今度も登場人物は一緒です。「先生」と「生徒」がいる場面をイメージしてください。「先生はある画像を生徒に見せますが、それがなんであるかは教えない」という点です。「生徒自らが(正解・不正解に関係なく)答えを導き出す必要がある」ということです。「3傾向を予測する」データを収集・整理して、データどうしの類似度を判定してデータをグループ分けしたり、顧客の購買履歴から「Aという商品を買ったお客さんはBを買う傾向にある」という法則を見つける。教師なし学習では、どのような分類基準をコンピューターが作るか人間では予測がつかないため、思いもつかない分類方法を見つけ出すことがある反面、全く役に立たない場合もあります。解析結果をどのように使うかという判断の難しさ、価値ある分類を生み出すためのチューニングなどの課題があります。どのような行動をとれば最大の「報酬」が得られるかを、コンピューターが試行錯誤しながら学んでいくことで最適な判断に到達します。「〇〇したら+1点の報酬」「〇〇したら+5点の報酬」というように、最初に報酬を決めておきます。コンピューターは最初、何をしたら良いのか全くわからない状態から、用意された選択肢を手当たり次第実行します。その中で、ある選択肢を実行した場合、「報酬」を得ることができました。その時、「どのような状態」で「何をしたら」報酬がもらえたかを記憶します。この記憶を頼りに何度も何度も選択肢を実行していくことで、最高の「報酬」が得られるパターンを学習していきます。強化学習は主に、自動車の自動運転技術に活用されています。何に利用されているの?機械学習の仕組みについて、なんとなく理解はできたでしょうか?次は、私たちの生活に身近な「機械学習」の技術を用いたものについて解説します。機械学習という言葉から堅苦しいイメージがあると思いますが、実は私たちの身近なところで機械学習技術が生かされているんですよ。迷惑メールの自動仕分け迷惑メールによく出てくる単語やその出現確立の特徴を学習し、自動的にスパムメールの分類を行います。Gmailなどのメールツールを利用されている方なら、身近なものですよね。購入データから顧客が興味を持ちそうな商品を予測し、おすすめ商品として購入を促す仕組みです。AmazonのECサイトを利用している方なら、身近なものだと思います。精度を上げるために、マシンの判断に「罰」と「報酬」を与えるという、機械学習の手法(強化学習)が利用されています。この他にも機械学習は、様々な分野で活躍しています。今後、さらに活躍の幅は広がっていくことは間違いないでしょう。個人で機械学習ってできるの?ここまでの解説で、もし機会学習に興味を持った方!個人で機械学習を勉強したいけど、具体的に何から始めたらいいの?そもそも個人規模できるものなの?と考える方もいるのではないでしょうか?大丈夫です!機械学習は個人でも取り組むことができます!!機械学習において、必要な基礎知識は主に以下となります。機械学習を取扱うに当たり、とりわけ人気なプログラミング言語が「Python」です。Pythonは、コードの簡潔さやライブラリー(機械学習を行う上で便利なツール群)が豊富であることから、広く使われています。他にも機会学習に向いている言語はたくさんありますが、Pythonの基礎を勉強するところから始めてみた方が良いでしょう。なによりPythonは、他のJavaやC言語に比べ、比較的コードが分かりやすいためプログラミング初心者の方でも挫折することなく学習を進めていけると思います。ちなみにPythonを使ったWEBアプリケーションとしては、「YouTube」や「Instagram」、「DropBox」などがあります。このようにPythonは機械学習をはじめ、ゲームやWEBアプリケーションの開発にも長けていて、誤解を承知で言うのであれば、基本的にPythonはオールラウンダーなプログラミング言語と言えるでしょう。(全11レッスン)Python全くの未経験者の方は、Paizaラーニングの「Python3入門編」を学習することをまずお勧めします。何と、このレッスン最後まで全て無料なんです!動画ベースで学習を進めていくことができ、動画時間も3〜5分程度なので、無理なく続けることができます。解説もわかりやすく、演習課題もありますのでPythonの門を叩く一歩として最適と言えるでしょう。ある程度、Pythonの基本が身についた後にお勧めの書籍を紹介します。RinkerKindleAmazon楽天市場Yahooショッピングこの本はPythonの基本的コーディングから、機械学習のさわりまで幅広くサポートしています。何よりサンプルコードが大量に用意されていますので、実際にコードを書きながら学習を進めていくことで、より一層理解を深めることができます。線形代数とは行列やベクトルなどを扱う数学です。初歩的な用語や手法などの学習を行うといいでしょう。RinkerAmazon楽天市場Yahooショッピング実際に機械学習をやってみるある程度基礎を学べたら、実際に機械学習をやってみることをおすすめします!知識の蓄積だけではどうしてもその後の成長は頭打ちになってしまいます。「鉄は熱いうちに打て」と言いますが、基礎を完璧にマスターする前に機械学習に飛び込んでしまっても構いません。躓いたら、また1、2の学習に戻り再度基礎を見直す。3に戻るを繰り返すことで、自ずと理解が深まってくるでしょう。機械学習を始めるには、まずこの1冊から!Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnscikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで学習できます。RinkerAmazon楽天市場Yahooショッピングまた基本的なプログラミングの知識があれば、Googleの「TensorFlow」などのオープンソースを利用することで、すぐに個人でも機械学習を始めることができます。学習していく中で、基礎学習だけでは足りないと気付くことがあるかもしれません。その時は、専用の参考書を買ったり、インターネットで調べたりして理解を進めていきましょう!まとめ今回は「機械学習」とは何かという解説をしました。「AI」や「機械学習」は最近現れた技術ではなく、実は50年ほど前から既に存在していました。当時のPCスペックだとどうしても限界があり、なかなか思うように研究が進まずAIブームは今までに2度苦しい時期を迎えています。エンジニアは不足しています。それに対し、企業側の需要は増加しているため、採用難から機会学習系エンジニアの年収の予算が高まりつつあるのも事実です。「需要」>「供給」の関係に今あるということですね。今後、「AI」や「機械学習」への社会的関心が薄れることは、まずあり得ないと思います。いうか、さらにブームは広がっていくことでしょう。5RPG大好き社会人ゲーマーウマロのプロフィールゲームをこよなく愛する社会人ゲーマーです。普段はシステムエンジニアをやっています。ウマロのゲームブログ。