「機械学習」とは、人間が自然に行っている学習能力と同等の機能をコンピュータで実現しようとする技術や手法。データから反復的に学習しそこに潜むパターンを見つけ出す。

機械学習とは

「機械学習」とは、人間が自然に行っている学習能力と同等の機能をコンピュータで実現しようとする技術や手法。データから反復的に学習しそこに潜むパターンを見つけ出す。

機械学習」とは、人間が自然に行っている学習能力と同等の機能をコンピュータで実現しようとする技術や手法。データから反復的に学習しそこに潜むパターンを見つけ出す。

機械学習」では、膨大なデータに対してさまざまなアルゴリズムを用いて反復的に「学習」するため、人間が探すべき場所を明示的にプログラムする必要がなく、コンピュータが自律的にデータから洞察を導き出すことができる。

学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができる。これは予測分析におけるモデル構築の自動化につながる。

機械学習」は人工知能の研究課題のひとつであり、現在、実用化されている分野としては、検索エンジン、医療診断、スパムメールの検出、金融市場の予測、DNA配列の分類、パターン認識、ロボットなど多岐に渉る。

また「機械学習」とデータマイニングは混同されるケースも少なくないが、データマイニングの目的が「未知のデータの特徴を発見する」のに対して、機械学習は「既知のデータの特徴に基づいて予測する」ことが大きな違いとなる。

ざっくりわかる『機械学習』 目次

『機械学習』については、こちらも参照ください。

第1回 機械学習とは(入門編)

・機械学習とは
  ・ざっくりまとめると・・・
・自律的洞察
・近年の発展
  ・考えられる主な要因
・機械学習が注目されている理由
  ・考えられる主な要因
・主な機械学習の手法
  ・(1)教師あり学習
  ・(2)教師なし学習
  ・(3)半教師あり学習

第2回 「機械学習」「ディープラーニング」の違い

・「1.人工知能(AI)」「2.機械学習」「3.ニューラルネットワーク」「4.ディープラーニング」の包括的関係
  ・包括的関係
・「2.機械学習」とは
・「3.ニューラルネットワーク」とは
・「4.ディープラーニング」とは
  ・「4.ディープラーニング」と「3.ニューラルネットワーク」の違い
  ・「4.ディープラーニング」の優位点は「いちいち人間が関与しない自動化」
・「ディープラーニング」の能力
・「ディープラーニング」の可能性

第3回 機械学習事例紹介~機械学習で何ができる?

・「金融」分野
  ・クレジットカード不正検知
  ・株式取引
  ・汚職兆候検知
・「製造」分野
  ・機器故障事前予知
・「医療」分野
  ・医療診断
  ・Watsonが人命を救った事例
・「マーケティング」分野
  ・商品レコメンデーション
  ・顧客セグメンテーション
・「ユーザコミュニケーション」「その他」分野
  ・数字認識
  ・形状検出
  ・会話理解
  ・顔検出
  ・スパム検知
  ・音声個人認証

第4回 主要な機械学習フレームワーク(ライブラリ)

1.TensorFlow
2.Microsoft Cognitive Toolkit
3.DSSTNE
4.Caffe
5.Chainer

第5回 プログラミング言語「Python」が機械学習に向いている理由

・Pythonとは
  ・概要
  ・主な特徴
  ・Pythonが機械学習に向いている理由
・Pythonの機械学習向けライブラリ(ツール)
  ・大規模データ処理ライブラリ「Pandas」
  ・数値計算ライブラリ「Numpy」+「Scipy」
  ・自然言語処理ライブラリ「Gensim」
  ・描画ライブラリ「Matplotlib」
・Pythonの機械学習ライブラリ
  ・機械学習ライブラリ「Scikit-learn」
  ・ディープラーニング用ライブラリ「TensorFlow」
  ・ディープラーニング用ライブラリ「Caffe」
  ・ディープラーニング用ライブラリ「Theano」

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