[前回] AWS公式資料で挑むMLS認定(1)-試験ガイドを読む

はじめに

Amazon AI/機械学習の関連サービスを理解する前に、
まずは、AI/機械学習の基本知識から。

人工知能(AI: Artificial Intelligence)とは

AIとは
- 人間の知能に関連する認知的問題の解決に取り組む、コンピュータサイエンスの分野
  - 学習
  - 問題解決
  - パターン認識
機械学習の由来
- 研究者Pedro Domingos教授の機械学習の"5部族"
- ※ 機械学習のさまざまなアルゴリズムの背景がわかったような。。。
学習手法
- 教師あり
  - トレーニングデータ(学習データ)に事前用意の正解を与えた状態で学習させる手法
- 教師なし
  - トレーニングデータに正解を与えない状態で学習させる手法
データとAI
- データはAIの燃料で、データが増えるほど賢くなり、学習速度が増加
- データはどこから
  - Amazon Redshiftなどデータウェアハウスから収集および抽出
  - Mechanical Turkなどのグランドトゥルースにより
    - グラウンドトゥルース(Ground truth)とは、推論ではなく、直接の観察と測定によって提供される、真実であることがわかっている情報
  - Kinesis Streamsにより動的に取り出される
  - IoTのセンサー技術により、さまざまなソース、場所、対象、イベントから入手

機械学習(ML: Machine Learning)とは

機械学習(ML)とは
- 人工知能の領域から派生したコンピュータサイエンスの分野
- 名前の由来は、パターン認識や学習に使用されるいくつかのベイジアン技術から
機械学習の中核となるアルゴリズム
- 記録されたデータに基づく学習や予測
- 不確実性の下で効用関数の最適化
  - 効用関数(Utility Function)とは、物/エネルギー/情報/サービスなどの効用を数値におきかえた関数(数学モデルのこと?)
- データから隠れた構造を抽出し簡潔に表現するデータ分類
通常のプログラミングとの違い
- 通常のプログラムコードは、所定入力に基づいて固有の出力を生成する
- 機械学習は、プログラミングでは明示的解決、適用が困難な場合に使用
機械学習モデル(MLモデル)
- データを使用し生成される統計的コード(関数)
- MLモデルの機能
  - 所定の入力に基づいて結果を予測できる最適な関数を見つける
  - 入力サンプル(教師ありは出力サンプルもあり)から認識されたパターンに基づき適切な結果を出力
- MLモデルの品質と量はトレーニングデータによって決まる
- MLモデルの評価
  - 評価スコアを用いて、予測とパフォーマンスに関する統計的信頼性を確保
  - MLモデルまたは個別予測の決定に、評価スコアが必要不可欠
ビジネスにおけるAmazon機械学習
- Amazon社自身が、機械学習ベースのシステムに基づきビジネス構築した結果
  - ビジネスの成長
  - 顧客サービスと顧客選択の向上
  - 物流スピードと品質の最適化
- AWSの機械学習関連サービスについて
  - 俊敏性と費用対効果を備えたITインフラストラクチャを利用できる
  - Amazon.com規模のミッションクリティカルな環境でテストされてから、AWSサービスとして公開される
- 機械学習は従来のビジネスインテリジェンス(BI)を補完
  - BIは、過去のビジネスデータの報告に重点を置く
  - MLは、過去の傾向と取引に基づいて将来の結果を予測
ビジネスへのML導入ステップ
- 課題特定
  - ビジネスメリットがある適切な予測を選定
- データ収集
  - 過去のビジネスメトリクス(取引、販売)に基づきデータ収集
- MLモデル構築
  - 収集データに基づきMLモデル構築
- MLモデル実行
  - モデルの予測出力をビジネスシステムに適用し意思決定

※ 引用元: 企業への機械学習の導入

機械学習のユースケース
- 異常検出
  - 予期されるパターンまたはデータセット内で、他の項目と合致しない項目/イベント/観測値を特定
- 不正検出
  - 不正または不適切な項目検出に役立つ予測モデルを構築
- カスタマーチャーン
  - 顧客離れを検出し、プロモーションまたはカスタマーサービスなど前もって対処可能
  - ※ カスタマーチャーンとは、一定期間離脱してしまったユーザーや、有料会員から無料会員にダウングレードしてしまったユーザー
- コンテンツのパーソナライズ
  - 予測分析モデルを使用し、ユーザーの過去の行動パターンに基づき、商品/サービスの推奨やWebサイトフローの最適化

おわりに

AI/機械学習の基本知識を勉強しました。
次回から関連サービスを一つずつマスターします、お楽しみに。

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