機械学習の学習パターンは、人間が自然と行っている学習活動に例えると3つに大別できます。それぞれの特徴を具体的に解説します。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。機械学習の3モデル機械学習の方法には、大別して「教師あり学習」「教師なし学習」そして「強化学習」があります。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、その関係を再現するように特徴を抽出、モデルを生成するやり方です。「イヌ」という正解を付した写真、「ネコ」という正解を付した写真を機械に学習させ、「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴や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ルールやモデルをつくり出します。教師なし学習なんの説明もない学習データを入力し、抽出した特徴のパターンから類似したグループを見つけ出し、それぞれのモデルを生成するやり方です。「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、それぞれの特徴パターンの違いを見つけ出し、推論ルールや固有のモデルを生成します。対して評価(報酬)を与えることで、どのような結果を出してほしいかを示し、その結果をうまく再現できるモデルを生成するやり方です。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ます。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ルールやモデルを生成します。それぞれの学習モデルについて、その性能を高めるための研究が進んでいます。それぞれに特徴がある反面、用途の向き・不向きもあります。これらをうまく使い分け、あるいは組み合わせることで、機械学習の実用性を高める取り組みが進んでいます。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。詳しいプロフィルはこちら。第1回:FinTechとは何か今やIT/ビジネス系のニュースで、この言葉を目にしない日はないほどの盛り上がりを見せている“FinTech”。急に注目されるようになったのか、私たちの仕事や暮らしをどのように変えていくのか、本連載で解説します。「機械学習」という技術によって再び脚光を浴びるようになりました。今回は、その「機械学習」について解説します。近年、何かと話題になっている人工知能。1940年代に始まった人工知能の研究は、どのような道のりを辿って現在に至るのか。今回は人工知能研究の歴史を紐解く。銀行で活躍するIBMのWatsonや、奇怪な絵を出力して楽しませてくれるGoogleのDeepDreamなど、人工知能(AI)は身近な存在になりつつある。ビジネス分野での活用が本格化する前に、人工知能の基本をおさらいしておこう。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。