機械学習の範囲とその応用を理解する

Self-driving cars, automated surveillance systems や個人用ボットなど。の範囲です。 機械学習 は膨大で、日々増え続けています。 機械学習 has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

機械学習とは？

まず最初に、機械学習とは何かを理解することが重要です。トム・ミッチェル（C.M.U.のC.S教授）は、機械学習を「あるクラスのタスク "T "とパフォーマンス指標 "P "に関する経験 "E "から学習すると言われるコンピュータプログラムで、"E "の経験によって "P "で測定される "T "のタスクでのパフォーマンスが向上するもの」と分類しています。簡単に言うと、機械学習の本質は コンピュータプログラムが、あるタスクを以前のパフォーマンスに比べて改善できる場合.あるコンピュータプログラムが、ゲームをプレイするたびに一貫してパフォーマンスを向上させることができれば、そのコンピュータプログラムは機械学習を利用してパフォーマンスを向上させていることになります。

これは、コンピュータプログラムがどのようにして自分で学習することができるかという重要な問題を提起している。例えば、ほとんどのプログラムは、指示された通りに動作します。大多数のコンピュータ・プログラムには、プログラムができること、できないことについてのガイドラインや制限があります。そのため、プログラムが経験から学び、作業のたびに改善していくことは、最初は奇妙に思えます。しかし、それこそが機械学習の目的であり、得意分野なのです。機械学習は、コンピュータプログラムに学習と改善の能力を与えます。コンピュータプログラムが機械学習を行う主な方法は、教師付き学習と強化学習の2つです。

教師あり学習と強化学習

教師あり学習とは、既存のデータを使って機械に何かを学習させることです。機械には大量のデータが与えられ、アルゴリズムは以前に分析されたデータを使って学習し、判断を下します。例えば、不動産業界に関する大量のデータを機械に与えれば、すぐに経済、株式市場、税率、人口増加などの要因に基づいて住宅市場を理解できるようになります。

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing のシステムです。

機械学習の範囲といくつかのアプリケーション

-セキュリティ侵害の予測、データ内のマルウェアやその他の異常の発見
-パーソナライズされたレコメンデーション（例：Netflix、Amazon）
-好みに応じたオンライン検索結果の改善
-Natural language processing
-スマートカー、スマートホーム(IoT)
-ウェアラブル技術, especially in ヘルスケア

機械学習の最新研究

現在の機械学習では、主にニューラルネットワークの改良が行われています。研究者たちは、ニューラルネットワークを効率化することで、人間の学習プロセスを機械に模倣させることができると考えています。このような新しい学習フレームワークは非常に強力なツールであり、あらゆる産業を劇的に変化させる可能性があります。機械学習の分野は、日々新たなブレークスルーを達成しており、私たちの未来を完全に変革する可能性を秘めています。

機械学習の範囲が急速に拡大する中、企業や研究者はしばしば相談する必要があります。 機械学習の専門家 は、アルゴリズムの記述や効果的なAI/MLソリューションの開発を支援しています。機械学習があらゆる業界を席巻し、人型ロボットやスマートカーが一般家庭に普及するようになるのでしょうか。見守るしかありません。