【図解】コレ1枚でわかる統計学と機械学習の関係
「データを使って問題を解決する」という方法論において、「統計学」も「機械学習」も違いはありません。両者の違いは、方法論、すなわちアルゴリズムやテクノロジーにあるというよりも、その目的にあると言えるでしょう。
統計学は、データを「説明」することを目的としており、記述統計（descriptive statistics）と推測統計（inferential statistics）に分けることができます。
記述統計は、データの特徴や傾向、構造を平均や分散などの統計量を使って説明するものです。例えば、テスト成績の偏差値から、自分が全校でどの程度の成績ランクにいるかを知ることや、円グラフを使って全校の成績分布を可視化し、自分の成績分布の特徴や傾向を知ることができます。
推測統計は、採取した一部のデータ、すなわち標本やサンプル・データから、そのデータを含む全体、すなわち母集団の特徴や傾向、構造を説明するものです。例えば、サンプルとして選ばれた人の職業と収入の関係についての調査データから日本全体の職業と収入の関係を説明することや、過去の地震の発生地域や頻度から地震被害の危険度を説明することです。
いずれも、データの特徴や傾向、構造を人間に分かりやすいカタチで説明し、人間が判断や意志決定を的確におこなえるようにすることを目指しています。
一方、機械学習は、データから「予測」して、分類・識別・判断を最適におこなえるようにすることを目的としています。
予測とは、まだ分かっていない答えを知るためのモデル（推論モデル）をデータから作り、これをいまのデータに照らし合わせて、将来何が起こるのかを予測する、この対象をどのグループに分類するのが適切なのかを決める、いま目の前にあるのは何かを識別するなどを行います。つまり、データを与えれば、推論モデルに照らし合わせて、分類・識別・判断を自動化することを目指しています。
統計学も機械学習もデータから数学的な手法を使って問題を解決しようという点に於いては共通していますが、何を知りたいのか、何を解決したいのかについては、人間が決めなければなりません。また、説明や予測の結果からは、因果関係や原因を解釈し、どのように活かしてゆくかを考えるのも人間の役割であることもまた、共通しているところです。
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