はじめに

この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018 の14日目の記事になります。

Amazon.comのエンジニアが機械学習について学ぶ際に利用している映像コンテンツが「 AWS ML University 」として無料に公開されました。この記事ではその中の機械学習についての記事をざっくり訳をしてご紹介していこうと思います。

コンテンツへのアクセス方法はこちらに記載しています。

AWS What is Machine Learning

In This Video

今回紹介する動画の主な内容は、以下の構成となります。

概要 ~MLについて~
ユースケース
キーコンセプト
マシン・ラーニングとスマートアプリ
Amazon Machine Learning
事例

概要 ~MLについて~

マシン・ラーニング（ML）について

Machine Learning は人工知能技術（AI）の一部です。既存のデータを利用することでデータに基づいた予測を導き出すことができます。機械学習は予測結果を分析モデルのデータとして加えることで、より正確な予測結果を導きだすことが可能となる技術です。

Machine Learning の学習モデル

Machine Learning は大きく分けて以下の５つの学習モデルに分類されます。

教師なし学習
教師あり学習
- 分類
- 回帰
強化学習

教師あり学習

教師あり学習は、MLモデルにインプットとアウトプットのデータセットを与え、正しいアウトプットを教えていく学習方法です。教師あり学習には「分類」と「回帰」というグループがあります。

教師なし学習

教師なし学習モデルは、教師ありと違い、答えがついているデータを与えない手法となります。インプットされたデータからモデル自身がパターンやクラスタに必要な情報をくみ取り、構築していくという学習モデルです。教師なし学習には、「クラスタリング(分類)」と「リグレッション(回帰)」という2つの手法があります。

Machine Learning and Smart Application

機械学習技術をアプリケーションに導入することは、顧客の好みや購入品の傾向といった情報を知ることに繋がりビジネスを拡大する上でとても重要な要素となります。

Amazon Machine Learning

Amazonでは、以下の2つのサービスを提供しております。

Amazon Machine Learning
- モデル構築に専念したい開発者やデータサイエンティスト向けのサービス
Apache Spark on Amazon EMR
- Amazon EMRより簡単にマネージドされたApache Sparkクラスタを構築

Amazon MLには3つの予測モデルが用意されています。

二項分類
- Yes/Noなど二者択一の予測モデル
多項分類
- 3つ以上のモデルの中から正しいカテゴリを予測するモデル
回帰
- 数値の予測モデル

事例

課題
解決した結果
- AWSのサービスを利用してマシン・ラーニング基盤を開発
- 1億件以上もの新築の正確なデータを提供することがで

まとめ

「What Is Machine Learning」の動画を簡単にまとめてみました。
次回はディープ・ラーニングの入門記事を紹介したいと思います。