質問: 機械学習とは ======
回答: 人工知能(AI)の下位カテゴリである機械学習(ML)は、コンピュータにデータのパターンや構造を分析、解釈させ、人間が介在せずに学習、推論、判断できるようにすることに重点が置かれた計算科学分野です。わかりやすく言えば、機械学習を使用すれば、コンピュータ アルゴリズムに大量のデータを供給し、入力データのみに基づいて、コンピュータに分析させ、Data Drivenな推奨や決定を行わせることができます。修正されたデータが見つかれば、アルゴリズムはその情報を組み込んで、判断の精度を向上します。 !deep-learning-gartner-Inline-cta-840x408.png 機械翻訳の仕組み 機械学習は、次の3つの要素で構成されます。 * 判断の中核を担う計算アルゴリズム * 判断材料となる変数や特徴 * システムに学習させる(システムをトレーニングする)ための、回答がすでにわかっている基本知識 まず、回答がすでにわかっているパラメータ データがモデルに入力されます。次に、アルゴリズムが実行され、アルゴリズムの出力(学習結果)が既知の回答と一致するまで調整が行われます。このとき、入力するデータの量が多くなるほど、システムは高度な計算判断を学習、処理できるようになります。 機械学習が重要である理由 データはあらゆるビジネスの原動力です。競合他社をリードするか後塵を拝するかはデータ主体の意思決定で明暗が分かれる傾向が強くなっています。機械学習は、企業データや顧客データから価値を引き出し、他社の先を行くための意思決定を導く強力な手法として活用できます。 機械学習のユースケース 機械学習は、製造、小売、ヘルスケアや生命科学、旅行や観光、金融サービス、エネルギー、材料、公共事業など、あらゆる業界で応用されています。ユースケースには、次のようなものが挙げられます。 * **製造:** 予測に基づくメンテナンスや状態監視 * **小売:** アップセルやクロスチャネル マーケティング * **ヘルスケアや生命科学:** 病気の識別やリスクの特定 * **旅行や観光:** 動的な価格設定 * **金融サービス:** リスクの分析と規制 * **エネルギー:** エネルギー需給の最適化 機械学習についてこちらもご覧ください * Machine Learning, Deep Learning and Prescriptive Analytics: What’s the Difference? * Is Machine Learning Fake News? * Is AI Eating Data Infrastructure? * Is Your IT Infrastructure Ready to Support AI Workflows in Production?