機械学習
機械学習とは何ですか?
機械学習は、明示的なプログラミングを行わずにシステムが学習して結果を予測できるようにする人工知能のサブセットです。これは、これまで現実世界に最も大きな影響を与えてきた AI 技術であり、ビジネスで最も使用される可能性が高いものであるため、AI という用語と同じ意味で使用されることがよくあります。チャットボット、製品レコメンデーション、スパム フィルター、自動運転車、その他の幅広いシステムは、Siri や Cortana などの「インテリジェント エージェント」と同様に、機械学習を活用しています。
このフォーチュンの記事「人工知能と機械学習の違いは何ですか」の中で、著者は AI と機械学習の違いを明確に説明しています。「AI とは、私たちが賢いと考える方法でタスクを実行できる機械のより広い概念です」一方、機械学習は「実際には、機械にデータへのアクセスを提供し、機械自身で学習させることができればよいという考えに基づいた AI の現在の応用です。」
機械学習はどのように機能するのでしょうか?
直接意思決定を行うアルゴリズムやルールを作成したり、ルール、例外、フィルターのセットを使用してコンピューターを「インテリジェントになる」ようにプログラムしたりする代わりに、機械学習はコンピューター システムに大規模なデータ セットから学習して意思決定を行うよう教えます。ルールベースのシステムは、現実世界の複雑さを考慮する必要がある場合、すぐに脆弱になります。機械学習は、トレーニングに使用するデータ内のパターンを表現および一般化するモデルを作成し、それらのモデルを使用して新しい情報を解釈および分析できます。
機械学習は分類に適しています。これには、画像やビデオ内のテキストやオブジェクトを認識する機能のほか、データ内の関連性を見つけたり、データをクラスターに分割したりする機能 (顧客のグループの検索など) が含まれます。機械学習は、イベントの可能性の計算や結果の予測などの予測にも優れています。機械学習を使用して欠損データを生成することもできます。たとえば、CorelDRAW の最新バージョンでは、機械学習を使用して、ペン ツールで作成した複数のラフなストロークから描画しようとしている滑らかなストロークを補間します。
2 つの機械学習モード: 教師ありと教師なし
ソフトウェアを使用してアルゴリズムに発見したいことを具体的に伝える場合、それは教師あり ML と呼ばれます。機械学習アルゴリズムは、「ターゲット」変数または属性を使用して、ターゲット変数内のデータに基づいてモデルを「トレーニング」します。
教師なし ML とは、人間が途中でガイドを提供しなくても、機械が複雑なプロセスとパターンを識別する方法を学習できる場合です。クラスタリングをアプリケーションとして使用し、データセット レコードが自動的にグループに分割されます。これらのグループは、独自のグループのレコードと似ていますが、他のグループのレコードとは異なります。
機械学習の応用とは何ですか?
予測、不正行為検出、人事などのアプリケーションを含む、ほぼすべてのビジネス業界が機械学習の恩恵を受けることができます。
- 予測
需要予測に関しては、機械学習アルゴリズムは複雑なシナリオで特に役立ちます。機械は人間よりも困難な状況をよりうまく予測できます。プランナーやその他の専門家の知識、経験、スキルを、広範囲のデータにわたって非常に効率的かつ効果的な方法で活用します。 - 不正行為の検出
多くの金融会社は、AI ツールを使用して不審なアクティビティを検出し、誤報を真の詐欺から区別する措置を講じています。目標は、誤報の数を減らすだけでなく、正規の顧客のアカウントのブロックを回避することでもあります。
5 日以内に同じアカウントが 5 つのインターネット プロトコル アドレスからアクセスされた場合、従来の分析ソフトウェアはパターンを認識し、疑わしいものとしてフラグを立てます。しかし、機械学習を使用すると、システムは各ケースをより詳しく調べて、ユーザーが仕事中に家族への贈り物を購入する重役であることを確認できます。これにより、完全に合法的な幹部の取引をブロックすることを回避できます。 - 人事
人工知能は、人事マネージャーやディレクターがより自信を持って意思決定を行うのに役立ちます。このテクノロジーは、データ量の多いタスクの管理を改善し、ありそうもない場所で優秀な人材を見つけ出し、さらには従業員の満足度を向上させて離職率を下げるのに役立ちます。
機械学習アルゴリズムは候補者を評価して、最適な求人を見つけることができます。機械は人事部門よりも迅速かつ高い精度でパターンを検出できます。プログラムは、候補者の過去の経験と関連スキルを関連付けることにより、社内のどこに最も適しているかを判断できます。
機械学習のキャリアに必要なスキルは何ですか?
機械学習の分野でのキャリアを検討している場合は、この成長分野で優れた能力を発揮するのに役立つスキルをいくつか紹介します。
- 統計:機械学習ではデータからモデルを作成するためのツールとテーブルが不可欠です。統計と、分散分析や仮説検定などのその分野は、アルゴリズムを構築するために重要です。そして、機械学習アルゴリズムは統計モデルに基づいて構築されています。したがって、機械学習のキャリアを加速するには、統計ツールに関する知識を得ることが不可欠です。
- 確率:確率は将来の結果を予測するのに役立ちます。機械学習のアルゴリズムのほとんどは不確実な条件に基づいて機能しますが、信頼性の高い決定を下す必要があります。微分手法、ベイズ ネット、マルコフ決定などの確率の数学的方程式は、機械学習が将来を予測するのに役立ちます。
- データ モデリング:機械学習の重要なタスクは、非構造化データ モデルを分析することであり、これにはデータ モデリングの科学が必要です。データ モデリングは、基礎となるデータ構造を特定し、パターンを見つけて、データが存在しない場所間のギャップを埋めるのに役立ちます。データ モデリングの概念について明確な知識があると、効率的なアルゴリズムを作成するのに役立ちます。
- プログラミング スキル:機械学習は主にアルゴリズムに依存しているため、プログラミング言語に関する十分な知識を持つことが重要です。マシンの概念を扱うことは、単純なアプリケーションの作成や Web ページのスクリプト作成などの小さなタスクの処理とはまったく異なります。プログラミングに関する特別な知識とスキルが必要です。以下は、機械学習のプロフェッショナルになるのに役立つスキルです。
以下は、機械学習のプロフェッショナルになるのに役立つスキルです。
- プログラミングの基礎とコンピューター サイエンス:機械学習には大規模なデータ セットの計算が含まれるため、コンピューター アーキテクチャ、アルゴリズム、データ構造などの分野で強力な基礎スキルを備えていることが重要です。
- ML ライブラリとアルゴリズムの適用:機械学習エンジニアは、ゼロから始める必要はありません。他の開発者や組織によって開発されたアルゴリズムやライブラリを利用できます。 Microsoft Azure ML Studio、Apache Spark MLlib、Google TensorFlow など、さまざまな API パッケージやライブラリから選択できます。
- ソフトウェア設計:機械学習には統合が必要なため、既存のテクノロジーと簡単に統合して通信できるアルゴリズムとシステムを開発する必要があります。 Web API や動的ライブラリや静的ライブラリなどの API を使用する強力なスキルは非常に貴重です。
