機械学習とは何か　シンプルに

先ほどの記事で、人工知能とは何かという定義から、その種類などをまとめてみた。

その中で、いま注目されているのは機械学習と深層学習であると書いた。

機械学習とは、多くのデータの中から共通する法則を人間が与えることで、一つひとつの処理を全て打ち込む必要なしに、新たなデータを処理出来るシステムである。

この機械学習についても調べてみたので、シンプルにまとめてみる。

機械学習が注目される理由は、

機械学習が大量のデータを処理することに非常に適しているためである。

集積したビッグデータから正確な情報を引き出すことに機械学習は向いている。

機械学習が何をしているか、を一言で言うと

大量のデータを分析解析して、情報同士の一定の特徴を発見する

ということである。

この機械学習には３つのパターンがある。

１．過去のデータから新しい事象を予測する

２．過去のデータから、新しいデータがどの特徴に近いかを分類する

３．明確な正解が存在しない事象に、より良い選択肢を提示する

１．のパターン（教師あり学習）

→データとその特徴を予め教えておくことによって新しいデータを分類していく

迷惑メールフィルターなどに使われる。

２．のパターン（教師無し学習）

→分類の正解が分かっていない段階でデータの分布基準だけを人間があたえ、その後の分類をコンピュータが行うことで、分類方法の正解を分析する手法

レコメンド機能など。

３．のパターン（強化学習）

明確な答えがないデータの分析において、行動と報酬を定める事で報酬が最大化するようにコンピュータがデータを分類していく手法。それによって最も効率の良い行動を選択出来るようになる。

将棋のAIなどはこれ。

以上のように、データをどう分類するかという点で機械学習タイプの人工知能が用いられており、より正確にデータを分類し、次の行動を予測し、最適な行動を示唆することが可能である。