その入力パターンを解析して適切なカテゴリに分けること」です。例を挙げると分かりやすいので、身近な例をいくつか紹介します。・スパムメールの検知メールを受信すると、どれがスパムでどれがそうでないかを識別します。この問題のモデルがあれば、プログラムがスパムでない電子メールを受信ボックスに残し、スパムメールをスパム・フォルダーへ移すということが可能になります。非常に有名な例の1つです。・クレジットカード不正検知ある顧客の1ヶ月のクレジットカード取引履歴から、それらの取引がその顧客によってなされたものか不正に利用されたかを識別します。手書きの郵便番号を認識し、その手書き文字の数字を識別します。これにより、コンピューター・プログラムが手書きの郵便番号を読み取ることが出来るようになり、封筒を地域毎に仕分けることが可能になります。◇機械学習ってどうやってるの??では、機械学習はどのように実現されるのでしょうか。パターン認識には色々な手法がありますが、よく用いられる方法は、以下の図のようなものです。これを特徴抽出といい、取り出された情報を特徴といいます。次に、抽出した特徴を用いて入力パターンを分類して出力します。◇特徴抽出部とはパターンがどんなクラスに属するかを認識するためには、各パターンの特徴を掴む必要があります。適切な特徴を掴むことが出来れば、上手くクラスを識別することが可能になります。この特徴抽出部で特徴をつかめなければ識別が上手くいきません。◇識別とは入力された特徴が、どのクラスに属するかを識別する処理です。どのような特徴をもったパターンを各クラスに属するかを識別するために「プロトタイプ」を設定します。プロトタイプとは、クラスを代表する特徴のことです。◇出力とは出力部分では、識別部で作成されたプロトタイプを使い、どのプロトタイプにより近いか判定した結果を出す部分です。「分析で社会を豊かに」を企業理念として、当社が取り扱う全ての個人情報の保護について、社会的使命を十分に認識し、本人の権利の保護、個人情報に関する法規制等を遵守致します。以下に示す方針を具現化するための個人情報保護マネジメントシステムを構築し、最新のIT技術の動向、社会的要請の変化、経営環境の変動等を常に認識しながら、その継続的改善に、全社を挙げて取り組むことをここに宣言致します。当社はデータ分析等に関する事業、並びに従業員の雇用、人事管理等において取扱う個人情報について、適切な取得・利用及び提供をし、特定された利用目的の達成に必要な範囲を超えた個人情報の取扱いを行わないための措置を講じます。当社は個人情報の取扱いに関する法令、国が定める指針その他の規範を遵守致します。当社は個人情報の漏えい、滅失、き損などのリスクに対しては、合理的な安全対策を講じて防止すべく、事業の実情に合致した経営資源を注入し、個人情報のセキュリティ体制を継続的に向上させていきます。万一の際には速やかに是正措置を講じます。当社は個人情報取扱いに関する苦情及び相談に対しては、迅速かつ誠実に対応致します。個人情報保護マネジメントシステムは、当社を取り巻く環境の変化と実情を踏まえ、適時・適切に見直して継続的に改善をはかります。privacy@jp.tricorglobal.com。