機械学習と人工知能について

developmental deep learning 特集

機械学習と人工知能 – その概要と利用例を紹介する。今回、機械学習と人工知能について、基礎から応用まで紹介したい。

まず、機械学習何か?

機械学習とは、「データをもとに機械を使って解を求めるソフトウェア」のことを指す。具体的には、人間のような人間でない機械が、その機械で解くと決め打ちに解いた結果となる。これは、機械がプログラムされているということとは異なる。機械学習のソフトウエアには、「機械が認識できそうな言葉を並べてみただけ」のようなソフトウェアを、そのプログラムを解釈することで理解できるものもある。

人工知能とは

一方、人工知能では様々な言葉や事象を扱う。「機械に機械の言葉を当てはめてみる」といったもの、たとえば文章から推測するといったもの、そしてある特定の事象を分析して、それに関連付けるといったものなどがある。機械学習を行う際には、まずは人間が考え出す前提とする前提と、その前提について人工知能がどう考えるかを理解する必要がある。まず前提として理解しておくことは、機械学習の対象とする人間がどういう認識をしているかということを理解することだ。人間とは、人間がどのように理解したいか、どういう言葉を使うかを機械はどのように認識しているかを理解する必要がある。

人間と機械の認識の仕方

人間の認識では、ある事象がどのような意味を持っているか、どのような単語で表されているか、といったことを機械学習によって調べなければならない。そうすることで、知識を得ることができ、その結果を、たとえば、ある事象が何かに関係しているか、といったことについて、人工知能は、その要因について考える必要があり、人間と同じように考えないと理解できないことを、人工知能は理解できないということを理解する必要がある。このように、認識から判断するのではなく、なぜこういうことが起こるかということを判断する。そのためには、人間の理解や解釈に基づいて、その事象が起こると思われるのはどんなときかを考え、その事象が起こるであろう予測図を描いておくことが求められるのだ。

機械学習の仕組み

機械学習というと、機械学習用の機械に膨大なデータを処理したあと、その結果を活用することができるのかな? という想像をしたことがあるかと思います。実際、実際に機械学習を行うと、そんなに大げさなものではありません。この機械学習の仕組みと利用例について、今回は説明しようと思います。機械学習は、データ自体にディープラーニングを用いて自然認識や学習を行うのですが、データを加工することから、機械学習の基本的な流れを理解しておけば理解が進むと思いますので、ぜひ見ていきましょう! 機械学習を行うためのツールはたくさんあり、どれも学習させるためのアルゴリズムを揃えています。機械学習を行うためのツールには、以下のようなものがあります。

機械学習のツール

機械学習のアルゴリズムを学習させるためには、まず機械学習用の機械が動く必要があります。機械が動けば自然に機械学習が稼働するのです。機械学習のツールで学習できるものは大きく分けて2つあります。機械学習アルゴリズムを学習させるためのツールと、実際に機械学習を行うためのツールです。それぞれで特徴がありますので、用途に合わせて使い分けると良いでしょう。機械学習アルゴリズムでは、「データに対する処理順を記憶させる」ことでデータを処理します。アルゴリズムによって、機械学習の仕方には違いがあります。このアルゴリズムを利用することで、入力データに対して、実際にどんな操作をすればいいのかを答えることができます。この答えを、機械学習のプログラムの中で活用することで、機械学習を効率的に行うことができるようになるでしょう。また、このアルゴリズムから、機械学習アルゴリズムを作成できるので、機械学習のプログラムを作るときにも活用できます。

機械学習によるデータ分析の産業応用例について

機械学習によるデータ分析の産業応用例について機械学習によるデータ分析とは、コンピュータがデータ分析用コンピュータープログラムを用いて何らかの処理を行うことである。例えば、機械学習は、与えられたデータをその形状の解析に使う。データ分析は機械学習の手法であるが、データ構造が人間社会と大きく異なる場合、あるいは人間社会に似た属性が存在する場合には応用が困難で、またデータ活用の手法も異なる。具体的に、分類データ分析の例で、人間の脳のデータを扱う場合や、より人間に近いデータを扱いたい場合などには、適切な処理が必須である。データ構造の解析や機械学習による情報の加工においては、あらかじめ人間の脳のデータを用意する必要がある。データ集合を分析する場合、データの集合を特定し、データの集合の性質を判別するために、様々な規則を導入する。

データマイニング

データ収集の手法を、データマイニングと呼ぶ。データマイニングの手法はいくつかに分けられる。データがどんな要素に分類できるかといったデータ分類法データベースを用いてデータの収集・分析データ解析・データ分類の各手法を並べて、それぞれの特性を特徴付ける。上記のアルゴリズムを適用すると、まず、その要素の特性の集合を、1またはそれ以上の数値データでまとめる。次に、各特性の集合を、そのデータがどんな条件で抽出されるかによって、1つずつに分解し、それぞれ1つの特性にまとめる。そして、データを各特性ごとに分類したデータ集合を、各特性ごとに分類したデータ集合の集合に、配列的に組み込む。各特性ごとに切り捨てたものは、抽出時に要素として扱う。この「分解」と「配列」を組み合わせてデータを表現する手法は、データマイニングと呼ばれる。データマイニングは、データを抽出するときに用いられる手法である。分類データ分析は、データを分析し得るものを選ぶ作業である。分類データ分析は、特徴群の中から特定のデータ群を抽出し、ある特徴を持つデータを抽出する作業である。