AI・機械学習を全く知らない人に超概要だけ教える用のメモ

# はじめに
### なぜ記事を書いたか
AI、機械学習などの開発経験がゼロの私がいきなり画像認識を行う開発のチームに入ってしまった。。。

とりあえずAIとは？機械学習とは？
というところから経験ゼロの人向けにまとめていきたと思います。

### 注意点
超概要ですので、皆まさの認識と違うところがあるかもしれません。
その際はぜひコメントで残していってくださると助かります。

# AIとは
## 超概要
#### そもそもなんの略？
Artificail Intelligenceの略
意味は「人工的な知能」そんまんま人工知能という意味になります。

#### 簡単にいうと
**「人間が行う知性が必要とした作業をコンピューターが行う事」**
ただAIが人の作業を代わりにするのではなく、人間と同じように判断を行い、作業をしていきます。

RPAと似ているという意見もありますが、
RPAは定常的な作業行い、判断が多く伴う作業は得意ではありません。
そこはAIがカバーする領域という事です。

## AIの種類
### 特化型AI
**何か一つの作業・判断に特化したAIのことです。**
現在用いられているAIという言葉は大概この特化型AIに当てはまります。

例えば以下のAIが特化型に当てはまります。

- お客様からのQ&Aを答えるチャットボット
- 自動運転ができる車（に搭載されいるAI）
- 囲碁がものすごい強いAI

などがあります。

### 汎用型AI
**人間のようにどんな状況でも、様々な選択肢から判断をして、作業を行うAIのこと。**

プログラミングしたコード以外のことも行うことができるAIのこといいます。
例えば某映画の「ベイ◯ックス」など

現状IT系に従事している人間としては特化型AIの開発をおこなっていくことになると思います。

こちらはわかりやすく比較されている画像です。
![特化型AIと汎用的AIの比較.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/469133/c79e3d12-99ab-a312-4544-5d56dc269d9b.png)
[【図解】コレ一枚でわかる「特化型人工知能」と「汎用型人工知能」](https://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2018/12/post_663.html)


## AIを活用したサービス例 
ではAIを用いてどのようなサービスが身近にあるでしょうか。
上記でもちょっと紹介しましたが本項目で２つほどご紹介いたします。

### 1、ショッピングサイトの事例
みんさんが使っているショッピング（EC）サイトでもAIが活用されています。
例え某ECサイトで冷蔵庫を買ったとします。
そしたら「あなたへのオススメ」として冷蔵庫の関連商品だけでなく、洗濯機や掃除機がリコメンドされました。
これは、**年齢**や**性別**などの情報からAIがこれまでの購買情報と照らし合わせ、提案しているのです。

### 2、製造工場での事例
多くのメーカー会社では製造工場でAIを活用しています。
例えば、製造レーンから流れてくる商品を固定のカメラで撮影し、不良品を検知するというシステムが存在します。
これは画像認識技術を用いて、商品1個1個の状態を確認し、これまでのデータ（**不良品の特徴**など）と照らし合わせ、レーンから弾くなどという事例があります。

上記例で記載しましたが、AIには判断するためのデータが必要不可欠です。
これは、AIが判断をする時だけでなく、AIを構築する時に必要になってきます。（超概要なので詳しい話は割愛します。。。）

今回は２つしかあげてませんが、これらのように身近にAIを活用したシステムはいくつも存在しています。


# 機械学習とは
では機械学習とは一体どのような技術なんでしょうか。

## 超概要
**お題（課題）に対して、大量のデータから学習した経験をもとに判断すること**
判断をするまでの過程は人間と非常に近いです。

例えば新入社員として入社し、あるWordファイルを印刷する業務を任されたとします。（この具体例は機械学習の学習というフェーズに観点を置いて挙げています）
その場合、以下のやり方を先輩から学ぶ必要があります。
①Wordファイルをプリンタに送信するやり方を聞きます。（知っている人もいると思いますが、、）
②プリンタがどこにあるのかを聞きます。
③プリンタで印刷する方法を聞きます。

1回行えば、2回目以降は先輩に聞かずにできると思います。
**→これが機械学習でいう学習のフェーズです。**
さらに、先輩からExcelの印刷をお願いされても、この経験からなんとなくやり方は推測できると思われます。
**→これが推測のフェーズです。**
やってみてやり方が違う（できない）場合は、先輩にやり方を聞きます。（社会人としてどうという話は今回は置いておきます。笑）
**→学習モデルの修正（チューニング）のフェーズです。**

太字が機会学習の流れになります。

# AIと機械学習の関係性
ではAIと何が違うのでしょうか。
まずはこの画像を見てください。
![AIと機械学習の関係性.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/469133/f2c1d066-7a58-e902-9727-147dc9c62fb8.jpeg)
[AI、機械学習、ディープラーニングの違いを説明できますか？機械学習と統計の違いは？](https://markezine.jp/article/detail/29471)

この画像がすべてなのですが、AIの中に機械学習が位置しています。
ですので、違いという風に覚えるのではなく、AIのなかで**大量のデータを用いて判断を行うもの**と覚えましょう。

## 機械学習の種類
### 教師あり学習
**事前に学んだデータから、特徴を見出し、未知のデータを予測する。**
![教師あり学習.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/469133/02435624-615d-1949-06a1-c52b09ae6bfb.png)
[機械学習とかDeep Learningを学ぶ前に知っておくべき基礎の基礎](https://dev.classmethod.jp/articles/fundamental-matters-to-know-before-learning-machine-learning-and-deep-learning/)

モデルに大量の学習データを読み込ませ、その画像がなんなのか正解（ラベル）を覚えこませる。
そのモデルに対して未知のデータを読み込ませ、解答をアウトプットする。

### 教師なし学習
**学習用データに対して正解を覚えこませず、コンピューター自らが学習する手法**
ECサイトのリコメンド機能はこれが用いられている。
ユーザーを分類分けし、あるユーザーが商品を購入した際にそのグループに属している別ユーザーが購入した商品をオススメする等

他にも強化学習という手法がありますが、それは今回は割愛します。

# 最後に
超概要なので、誤解が生まれる記述が多くあると思います。
その際はコメントでこうだよと一言置いてってくれると助かります。