機械学習とは｜なぜ機械学習が重要なのか
機械学習は非常にエキサイティングな研究分野であり、当然ながらその通りである。 この現代社会では、機械学習は私たちの身の回りにあふれています。 Facebook のフィードからナビゲーションの Google マップまで、機械学習は私たちの生活のほぼすべての側面でその応用を発見します。 このトピックを理解するために、機械学習に関するいくつかの関連する質問にお答えします。
しかし、これらの質問に答える前に、まず機械学習の歴史について知ることが重要です。
機械学習の簡単な歴史
機械学習は比較的新しいトピックだと思うかもしれませんが、そうではなく、機械学習のコンセプトは、1950 年にアラン・チューリング（そう、イミテーション ゲームの人）が「機械は考えることができるか」という質問に答える論文を発表したときに登場したのです。
1957年にフランク・ローゼンブラットがコンピュータ用の最初のニューラルネットワークを設計し、これは現在一般にパーセプトロンモデルと呼ばれている。
1959年にバーナード・ウィドローとマーシャン・ホフは2値パターンを検出するアデリンと電話回線のエコーを除去するマデリンというニューラルネットワークモデルを作った。
1967年には、コンピュータが非常に基本的なパターン認識を使用できるようにする Nearest Neighbor Algorithm が書かれました。
1981年にジェラルド・デジョンゲは、コンピュータがデータを分析し、重要でない情報を破棄する一般規則を作成する説明ベースの学習という概念を発表しました。 この時期、科学者たちは大量のデータを分析し、その結果から結論を導き出す、あるいは「学習」するためのコンピュータ用プログラムの作成を開始した。 そのため、このような「機械学習」という言葉が生まれたのでしょう。
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さて、私たちは「機械学習」の起源と歴史について知っているので、まずは簡単な質問に答えてみましょう – 機械学習とは何ですか？
機械学習とは
Facebookの「知り合いかもしれない人」機能が、実際の生活で知っている、Facebookでもつながるべき人々の本物のリストを常に提供していることを不思議に思ったことはありませんか? Facebookはどのようにしてこのことを知るのでしょうか？ どうやってこの推薦をしているのでしょうか？
さて、機械学習はこの質問に対する答えです。
トム・ミッチェルによる機械学習の定義：
「機械学習の分野は、経験によって自動的に向上するコンピュータ プログラムを構築する方法の問題に関係しています」
より簡単に言えば、機械学習とはコンピュータ科学の分野で、明確にプログラムされていなくても機械自身が学習できるようなものにするものです。ここで注目すべきは、機械学習アルゴリズムは、人間と同じように過去の経験から自ら学習することができるという点です。
つまり、基本的には、新しい問題に対して毎回コードを書く代わりに、データを ML アルゴリズムに与えるだけで、アルゴリズムや機械が与えられたデータに基づいてロジックを構築し結果を提供する、ということが起こります。最初は、得られた結果の精度は高くないかもしれませんが、継続的にタスクを実行するうちに、mlアルゴリズムの精度は高くなります。
機械学習アルゴリズムはどのように動作しますか？ これらのアルゴリズムは、機械に与えられた特定の入力で、データから学習するタスクを完了します。 これらのアルゴリズムと機械学習システム全体がどのように機能するかを理解することが重要です。
すべては、学習データセットを使用して、モデルを作成するために機械学習アルゴリズムを訓練することから始まります。 新しい入力データが機械学習アルゴリズムに導入されると、予測が行われる。予測と結果の正確さが評価される。
予測が期待通りでない場合、アルゴリズムは望ましい出力が得られるまで何度も再トレーニングされます。
機械学習がどのように機能するか、簡単な例で説明しましょう。
Google検索で「ライオン画像」を検索すると（下の画像に見られるように）、Googleは関連する結果をもたらすのが非常に上手ですが、Googleはこのタスクをどのようにして達成しているのでしょうか。
- Googleはまず、「LION」とラベル付けされた写真の例（データセット）を大量に取得します。
- 次に機械学習アルゴリズムが、画像が「LION」であるかどうかを予測するのに役立つピクセルのパターンと色のパターンを探します。
- 最初、Google のコンピューターは、ライオンの画像を識別するために、どのようなパターンが良いかをランダムに推測します。
もしあなたが、ライオンとトラの画像を識別するための機械学習アルゴリズムの構築を担当するとしたら、どのようにすればよいでしょうか。 この後、ライオンとトラをそれぞれ識別するために、画像上のパターンを探すようにコンピュータを訓練します。
機械学習モデルが訓練されたら、異なる画像を与えて（入力）、ライオンとトラを別々に正しく識別できるかどうかを確認できます。 上の画像に見られるように、訓練された機械学習モデルは、このようなクエリを正しく識別できます。
機械学習アルゴリズムの仕組みがわかったところで、このトピックをもう少し掘り下げて、さまざまな種類の機械学習を調べてみましょう。
教師付き機械学習
教師付き学習とは、簡単に言えば、コーチがバットマンを訓練するように、機械学習モデルを訓練することです。 教師あり学習では、ラベル付けされたデータ、すなわち既知のデータの指導の下で機械が学習する。この既知のデータは機械学習モデルに供給され、学習するために使われる。 このモデルは、既知のデータのセットで訓練されると、先に行くと新しい応答を得るためにモデルに未知のデータを供給することができます。
教師なし機械学習
簡単に言えば、教師なし機械学習は、モデルが自分自身で学習で自足していることを意味します。 学習データは未知またはラベルなしである。 この未知のデータが機械学習モデルに供給され、モデルの学習に使用される。 モデルはデータセットにクラスタを作り、パターンや関係を見つけようとする。 ここで注意しなければならないのは、教師なし学習はクラスタにラベルを付加することができないということである。 例えば、これはオレンジやマンゴーのグループだと言うことはできないが、マンゴーからすべてのオレンジを分離する。
強化機械学習
この中で、機械はヒット＆トライ方式から学習する。 モデルが予測したり結果を出したりするたびに、予測が間違っていればペナルティを課し、予測が正しければ報酬を与える。 機械学習エンジニアになるために必要なスキルを知りたい方は、機械学習エンジニアになるために必要なスキルについての対話型ビデオで、その詳細について知ることができます。
なぜ機械学習は重要なのか
“100年前に電気がほとんどすべてを変革したように、今日、私は実際に、AIが今後数年の間に変革しないと思う業界を考えるのは難しいです。” —– Andrew Ng
これには、ほとんどの方が同意されるのではないでしょうか。 機械学習が重要なのは、その応用範囲の広さと、複雑な問題に効率的、効果的、かつ迅速に適応して解決策を提供する驚くべき能力があるからです。
機械学習の重要性をよりよく理解するために、先に進み、機械学習が適用されている特定のインスタンスをリストアップしてみましょう：Facebook、Netflix、Amazonからのオンライン推薦エンジン、あなたの質問に応答するAppleのSiri、顔認識など。 このように機械学習の応用範囲は広いので、何らかの形で機械学習を使っている可能性もありますし、知らない可能性もあります。
仮想パーソナルアシスタント：Siri、Alexa、Googleなど、仮想パーソナルアシスタントの一般的な例をいくつか挙げてみます。 これらは、音声で質問されたときに、情報を探す手助けをします。 クエリに答えながら、これらのパーソナルアシスタントが情報を探すと、関連するクエリを呼び出したり、情報を収集するために他のリソースにコマンドを送信したりします。 機械学習は、パーソナル・アシスタントの機能にとって不可欠な要素であり、過去の問い合わせを基に情報を収集し、改良します。 後でこの洗練されたデータセットを使用して、ユーザーの好みに合わせた結果を出します。
顔認識。 携帯電話を見るだけで、ロックが解除されます。 携帯電話のカメラが、画像処理（機械学習の一部）を使って顔の特徴や突起を認識し、ロックを解除しているのが本人でないことを識別します。 バックエンドの処理は複雑ですが、フロントエンドでは単純なMLの応用のようです。
メールスパムフィルタ。 受信したメールがスパムかどうか、メールボックスが自動的に識別するのはどうなっているのでしょうか？ さて、ここでもMLに感謝する必要があります。 メールスパムフィルタは、教師ありの機械学習モデルを使用して、メールボックスからスパムメールをフィルタリングします。
Eコマースウェブサイトのレコメンデーションエンジン。 このような場合、「SkyDesk」は、「SkyDesk」と「SkyDesk」の間に位置する、「SkyDesk」と「SkyDesk」の間の距離を縮めることができます。 これは、ML のマジックです。
一度ユーザーが E コマース サイトで何かを購入すると、将来の参考のために購入データを保存し、将来そのユーザーが購入する可能性が最も高い製品を見つけます。 これは、与えられたデータセットのパターンを識別することができる、機械学習の未来のアルゴリズム モデルがあるからこそ可能なのです。e. Chatbot
Prerequisites for machine learning
If you are interested to learn more about machine learning, a few requirements should be met in order for excel in this field.The machine learningは、機械学習についてより深く知るために、この分野で秀でるために、必要ないくつかの要件を満たしています。 これらの要件は次のとおりです：
- PythonやRなどのプログラミング言語の基本的な知識
- 統計と確率の良い知識
- 線形代数と微積分の理解
- 与えられたデータセットのバリエーションとパターンを見つけるデータモデリング
上記のすべての前提条件は機械学習を学ぶために必携のものである。
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