【図解】コレ１枚でわかる機械学習の方法 ＊改訂版＊
機械学習の方法には、大別して「教師あり学習」、「教師なし学習」そして、「強化学習」があります。
教師あり学習
入力と正解例の関係を示したデータを学習データとして入力し、その関係を再現するように特徴を抽出、モデルを生成するやり方です。例えば、「イヌ」という正解を付した写真、「ネコ」という正解を付した写真を機械に学習させ「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴やパターンを見つけ出し、両者の違いをうまく表現できる推論モデルを創り出します。
教師なし学習
なんの説明もない学習データを入力し、抽出した特徴のパターンから類似したグループを見つけ出し、それぞれのモデルを生成するやり方です。例えば、「イヌ」、「ネコ」、「トリ」を区別することなく学習データとして入力すると、それぞれの特徴パターンの違いを見つけ出し、推論モデルを生成します。それぞれを特徴付ける「概念」といえるものを創り出していると言えるかもしれません。
強化学習
推論結果に対して評価（報酬）を与えることで、どのような結果を出して欲しいかを示し、その結果をもうまく再現できるモデルを生成するやり方です。例えば、ゲームの得点が高ければプラスに評価し、低ければマイナスに評価することを繰り返してゆくことで、得点が高くなる、つまりプラス評価という報酬が与えられるようなゲームのやり方を再現できる推論モデルを生成します。
それぞれの方法をうまく使い分け、あるいは組み合わせることで、機械学習の実用性を高める取り組みが進められています。
新刊書籍のご紹介
未来を味方にする技術
これからのビジネスを創るITの基礎の基礎
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斎藤昌義 著
四六判／264ページ
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ISBN 978-4-7741-8647-4 Amazonで購入
12月改訂版をリリースしました！
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA
- 先進技術編のドキュメントが大幅に追加されたため、「IoT」と「人工知能とロボット」の２つのファイルに分割しました。
- アジャイル開発とDevOpsについてドキュメントを追加しました。
- 解説文を増やしました、
【講演資料とトピックス】
【改訂】ITソリューション塾・特別講義・Security Fundamentals / 情報セキュリティのジアタマを作る
【先進技術編】
「IoT」と「人工知能とロボット」のプレゼンテーションを分割しました。
IoT（92ページ）
【更新】モノのサービス化 p.29-30
【新規】コンテンツ・ビジネスの覇権 p.31
【新規】ガソリン自動車と電気自動車 p.32
【更新】ITビジネス・レイヤ p.49
【新規】インダストリアル・インターネットとインダストリー4.0 p83-84
人工知能（92ページ）
【新規】統計確率的機械学習とディープラーニング p.25
【新規】人工知能とは p.31
【新規】人工知能の得意分野と不得意分野 p.47
【新規】自動運転の定義 p.69
【基本編】（104ページ）
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言 p.59
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言の背後にある原則 p.60
【新規+改訂】DevOpsとは何か？ p.66-69
【新規】DevOpsとコンテナ管理ソフトウエア p.74-77
【新規】マイクロサービス p.78
【新規】オーケストレーションとコレグラフィ p.79
【新規】AWS Lambda p.80
【新規】サーバーレスとサーバーレス・アーキテクチャ p.81
【ビジネス戦略編】（98ページ）
【新規】デジタルトランスフォーメーションの進化 p.7
新刊書籍「未来を味方にする技術」紹介 p.91
【テクノロジー・トピックス編】（49ページ）
【新設】FPGAについて新しい章を作り、解説を追加しました。 p.39-48
【ITの歴史と最新のトレンド編】（13ページ）
変更はありません。