分析スキルマーケティングHOMEマーケティング機械学習とは?必要な知識を簡単に解説【教師あり学習など3つの分類を理解しよう】ビッグデータ時代を迎え、データ処理・データ分析を行うための手法は大きく変わってきています。注目されるようになり、関連して下記のようなキーワードも目にするようになりました。統計学ディープラーニングニューラルネットワーク機械学習アルゴリズムAI(人口知能)機械学習を説明されたWeb記事や本を読んでも、ピンと来ていない人は多いかもしれません。この記事では、機械学習についてわかりやすくお伝えします。今、注目される人口知能(AI)について、知識を深めたいという方はぜひ読んでみてください。山根ただしこんにちは。分析おたすけマンこと、山根です(Twitterはこちらから)。先に挙げたキーワードですが、結局のところは、ビジネスを円滑に進めるための「分析」というステップの中の話です。この記事では、知識の繋がりや、応用されるシーンについて、わかりやすく説明していきます。機械学習とは?機械学習をざっくりお伝えすると下記のとおり。機械に大量にデータを解析させて、データに潜むルール(規則性)やパターンを発見し、発展させていく処理のこと。統計学(とくに推測統計と呼ばれる種類)も収集したデータから、傾向や性質を知り、確率論的に推測するという手法です。機械学習と統計学の違い機械学習との違いを伝えるなら、下記のように言えます。→その池に「どのような大きさの魚がいるか」を推測する機械学習も統計学も「データの規則性を見出す」という点では共通しています。機械学習は「未知のデータを予測する」ことに重点を置いているのが特徴だと考えてください。最近ではディープラーニングや、ニューラルネットワークといった言葉もあります。Google翻訳の精度が飛躍的に向上したのは、ニューラルネットワークの技術があるからと言われています。画像解析の領域ではディープラーニングが注目されています。思う方はいるかもしれません。定義をまとめると下図のようになります。山根ただしつまり、ディープラーニング=人口知能(AI)というわけではなく、ディープラーニングとは、手法の1つであると覚えておくといいですね。いう方は、こちらの「なぜAI(人工知能)は注目される?働くことが楽しくなる世の中はすぐそこ」という記事もあわせて読んでみてください。次に機械学習が活用されることによって、どういった変化が起こったのかをまとめてみましょう。機械に大量のデータを解析させ、データに潜むルールやパターンを発見し発展させる機械学習を活用したアプリの例それでは、わかりやすい例を挙げてみます。タクシーアプリの例です。上記のようなデータをもとに、AIによる分析をすることによって、需要の予測が可能となります。その需要予測により効率的な運行を実現できるというわけです。これは機械学習のひとつ、「予測モデル」と言われるものです。該当するエリアに何人くらいお客さんが来るのか予測できれば、タクシーの運行会社は、そこにタクシーを向かわせて売上を伸ばすことができます。必要なデータは、下記のとおり。このようなデータを活用して、客数を予測するというわけです。ある施設でイベントが開催されている突然のゲリラ豪雨により、雨宿りをしている人がたくさんいる電車が止まってしまって、駅で入場規制が行われているといったように、少し考えただけでも、売上を伸ばすことのできる状況が思い浮かびます。最初のうちは、「予測した客数」と「実際の客数」には「ギャップ(=誤差)」が生まれるはず。その誤差を調整し、より正しい客数を予測できるように調整していくことが必要になります。それを自動的に実行していくのが「機械学習」というわけです。体系的に理解するうえで、オンラインで学べるAI学習プログラミングサービス「Aidemy」の説明がわかりやすかったので、参考にしながら説明していきます。3つに分類できるとのこと。3つの分類は下記のとおりです。山根ただし詳しく解説していきます。上記のように、データからカテゴリを予測するモデルを「教師あり学習」と呼びます。これは「教師あり学習」のなかでも「分類」と呼ばれるモデルです。「教師あり学習」には「回帰」と呼ばれるモデルもあります。「駅から徒歩10分」「広さ20m2」など複数のデータをもとに、その物件は家賃8万円だろうと予測するモデルです。回帰という2つのモデルがあると知っておきましょう。「教師あり学習」はあるデータに対して、「犬」「数字の5」といったラベルを判断するものでした。「教師なし学習」は、正解ラベルなしにデータの塊を分類し、規則性を発見するというもの。家賃の価格帯に対して、「立地」「広さ」「築年数」「駅からの徒歩時間」といった複数のインプットデータがあったとします。下図は、そのインプットデータを適当にサンプリングして作った図ですが、赤い丸囲みのように規則性が見つかるかもしれません。山根ただしこのように規則性を見つけて、カテゴリに分けることを「教師なし学習」と言います。Zero」という囲碁AI。これは対戦を通じ、データのインプットを繰り返すことで、囲碁の最善の打ち手を学習するという技術。今注目されている「自動運転技術」も強化学習を応用しています。3つに分けられると覚えておきましょう。Aidemyの「機械学習概論」は、登録すれば無料で見られるので、AIに興味がある方はぜひ見てみてください。Aidemyの公式サイトはこちらから機械学習をビジネスで活用するための組織体制とは?多くの企業でデータ活用が進まない理由のひとつは、ビジネス担当者とデータ分析担当者(もしくは外部ベンダー)との間に理解の断絶があることかもしれません。売上を上げたいコストを下げたいリスクを下げたいという課題を持っています。分析手法や理論AI技術で使われる技術や応用パターンをビジネス側の担当者が理解するのは、難易度が高いでしょう。いった中、ビジネス知識をもったデータサイエンティストという人材をどの企業も欲しているというのは当然のことだと思います。ビジネススキル、ITスキル、データサイエンススキルのすべてを兼ね備えているスーパーマンなど、ほとんどいません。データサイエンティストについては、「【注目の職業】データサイエンティストになるには?これから来るAI時代に知りたい最新事情」という記事で詳しく紹介しているので、ぜひ読んでみてください。いう考え方が主流となりつつあります。統計学に詳しいデータサイエンティストインフラに詳しいデータサイエンティストBIツールの操作やデータの可視化に強いデータサイエンティストコンサルティングが得意なデータサイエンティストそこでデータサイエンティストをタイプ別に分類する「タイプ論」も登場しています。参考までに特徴を紹介しておきますね。経歴:ビジネスサイド(マーケッターなど)機械学習に必要な知識のつながり何を分析し、どういった結果を出そうとしたいのかがわかっていれば、「ビジネス担当者」「データ分析担当者」の相互理解が進み、円滑に業務は回っていくでしょう。その相互理解を進めるような人材は、これからの時代において、かなり貴重になるのではないかと予想しています。参考までに機械学習に必要な知識のつながりも紹介しておきます。▲機械学習に必要な知識のつながり山根ただし上記の1つひとつを深く理解するのは大変だということがわかると思います。知っておくべきことは、どの技術や知識が、どのように繋がっているかということです。まとめ:機械学習を学びたい方におすすめの学習方法AIやディープラーニングはすごいと言っても、そのすごい技術を活用できるシチュエーションを想定できなければ、意味がありません。機械学習について独学で学ぶのは、かなり困難だと思います。いった方におすすめなのは、下記の学び方です。気になる方は、こちらの記事を参考にしてください。山根ただしこのブログでは、「AIに興味がある」「データ分析をビジネスに生かしたい」という方に向けた情報を発信しています。一緒に学んでいきましょう。最新情報をチェックしよう!フォローするこちらの記事も読まれてます!マーケティングなぜAI(人工知能)は注目される?働くことが楽しくなる世の中はすぐそこマーケティングGmailで複数メールアドレスをもつメリット。本職はWebマーケター/アナリスト。山口から上京→大学中退→サイコビリーバンドギタリスト→輸入車メーカー広報→ある企業のWebマーケ担当(現在10年目)。HACKS!.ホームプロフィール仕事のご依頼お問い合わせTOPへ。