機械学習とは
コンピュータが何百万もの大量のデータから学習して物事を判断できるようにすることです。
何を学習をするのか
物事のパターンや特徴を学習します。
どんな方法で学習するのか
大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの方法があります。
「教師あり学習」とは
コンピュータに対して「正解」のデータを提供することで学習させます。
この正解のデータを元にしてコンピュータが未知のデータに対しても予測や分類が行えるようになります。
例えば、「この画像は犬」「この画像は猫」というように画像データとそれはなにかという「正解」を与えて、未知の画像を見せたときにこれは犬なのか猫なのかを判断させることができるようになります。
ここでのポイントは入力データ(画像)とそれに対応する正解(犬or猫)があることです。
「教師なし学習」とは
正解となるデータが存在せず、提供されたデータを使って正解を導き出す学習方法が「教師なし学習」です。
提供されたデータそのものが持っている特徴や構造を分析します。
大量のデータのグループ分けなどが得意です。
例えば、顧客の行動データから似た顧客の行動パターンの顧客を見つけ出して分類かし、その顧客に向けたキャンペーンを打つなどマーケティング分野などで使用されます。
「強化学習」とは
AIが出した出力に対してスコアを出し、そのスコアが将来的に最大になる処理方法を学習させます。
まとめ
これらの学習方法を用いてコンピュータが物事を学習したり判断、分析することが機械学習です。