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機械学習はますます頻繁に使用されるフレーズですが、多くの人はまだそれ が 何であるかを正確に知りません。 もちろん、それには理由があります。 それはまだ 非常に 初期の段階であり、多くの人はそれがまだ一般人口に影響を与えるものではないと仮定しています。 実際、それはおそらく一部の人が想定しているほど真実ではありません。
では、機械学習とは何ですか？ そして、今日では何が使われていますか？ 機械学習について知る必要のあるすべてのガイドがここにあります。
機械学習とは
機械学習は、簡単に言えば、コンピューターが余分なプログラミングなしで学習できる人工知能の一種です。 言い換えれば、ソフトウェアは、プログラマーやエンジニアが何かを「教える」必要なく、独自に新しいことを学ぶことができます。 機械学習では、データを取得してパターンを検出し、解決策を見つけ、それらの解決策を他の問題に適用できます。
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概念としての機械学習はまったく新しいものではないことに注意することが重要です。他の形式の技術と融合する概念であるため、概念の正確な起源を追跡することは困難です。 機械学習は、コンピューターにインテリジェンスがあるかどうかを判断するために使用されたチューリングテストの作成までさかのぼることができます。 しかし、学習する最初のコンピュータープログラムはチェッカーゲームで、1952年にアーサーサミュエルによって開発されました。 このゲームはプレイするほど良くなりました。
ただし、最近の技術は機械学習を大幅に改善します。 たとえば、機械学習には大量の処理能力が必要なため、最近の歴史では基本的な機械学習を開発できるようになったばかりです。
プログラマーが機械学習を実装する主な方法はいくつかあります。 1つ目は「教師あり学習」と呼ばれます。 それが基本的に意味することは、問題の解決策が知られているところで、マシンに問題が与えられるということです。 学習アルゴリズムは、望ましい結果とともにこれらの問題を受け取り、問題のパターンを識別し、それに応じて行動することができます。 教師あり学習は、クレジットカードトランザクションが不正である可能性がある場合など、将来のイベントを予測するためによく使用されます。
機械学習の2番目の実装は、「教師なし学習」と呼ばれます。 この例では、問題の結果はソフトウェアに与えられません。代わりに、問題を引き起こし、データのパターンを検出する必要があります。 ここでの目標は、与えられたデータ内の構造を見つけることです。
3番目は「半教師付き学習」です。 この機械学習の方法は、教師あり学習と同じ目的でよく使用されますが、ソリューションのあるデータとないデータが必要です。 資金が限られており、企業が学習プロセスのための完全なデータセットを提供できない場合に、半教師付き学習が実装されることがよくあります。
最後に重要なことは、「強化学習」です。これは、ゲームやロボットなどに特に使用されます。 強化学習は基本的に試行錯誤を通して教えられます-マシンは成功または失敗に基づいて物事を試み、学習します。 ここでの目標は、マシンが可能な限り最良の結果を見つけ出すことです。
もちろん、機械学習のこれらすべての方法には、数十万の問題と膨大な量のデータを機械に供給することが含まれます。 実際、データが多ければ多いほど良いです。
機械学習は現在どこで使用されていますか？
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実際、今日機械学習が使用されている場所はたくさんあります。 これらの多くは舞台裏にありますが、それらの多くは毎日使用するものでもあることを知って驚くかもしれません。
おそらく最もよく使用するのはパーソナルアシスタントです。そうです、SiriやGoogle Nowなどでは機械学習を使用して、主に音声パターンをよりよく理解しています。 何百万人もの人々がSiriを使用しているため、システムは言語、アクセントなどの処理方法を真剣に進歩させることができます。
もちろん、機械学習の消費者向けアプリケーションはSiriだけではありません。 もう1つの用途は、不正検出などの銀行業務です。 たとえば、機械学習アルゴリズムは支出パターンを追跡し、過去の不正行為に基づいてどのパターンが不正である可能性が高いかを判断できます。
実際、メールでも機械学習を使用している可能性があります。 たとえば、スパムメールは問題であり、時間とともに進化しています。 メールシステムは、機械学習を使用してスパムメールパターンとスパムメールの変化を追跡し、それらの変更に基づいてスパムフォルダーにそれらを配置します。
結論
機械学習は、今後のテクノロジーの使用方法の重要な部分であり、テクノロジーがどのように役立つかを示しています。 SiriからUS Bankまで、機械学習はますます普及してきており、それは継続する可能性が高いだけです。
