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【図解】コレ1枚でわかる機械学習

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私たちは、リンゴとミカンを即座に見分けることができます。それは、リンゴやミカンをたくさん見てきたことで、「リンゴとはこんな特徴の組合せである」あるいは「ミカンとはこんな特徴の組合せである」という知識があり、それと目の前にある対象を比べることで、両者を区別して識別できるのです。このような「特徴の組合せ」のことを「モデル」と呼びます。

機械学習は、このモデルを、データを分析して作ろうという技術です。例えば、肺癌患者のレントゲン写真を「肺癌が写っている」という情報とともに機械学習プログラムに読み込ませます。このとき入力されるレントゲン写真が「学習データ」です。そうすると「肺癌が写っている」とはどういう特徴の組合せなのかをプログラムが見つけ出そうとします。ただ、一枚の写真だけでは肺癌に共通する際だった特徴を見つけ出すことはできません。そこで、同様の処理を大量の写真で実行し、「肺癌が写っている」場合に共通する際だったモデルを機械学習プログラが見つけ出してゆきます。このモデルのことを、「推論モデル」と呼び、この推論モデルを作るプロセスを「学習」と呼びます。

肺癌の推論モデルを予め用意しておき、これと未知の肺のレントゲン写真とを照らし合わせ、肺癌に共通する特徴がどの程度あるかを計算し、肺癌があるかないかを判別します。この過程を「推論」と呼びます。このように、人間の経験や思考によらずデータを分析することで学習と推論をおこなうのが機械学習です。

機械学習で生成された推論モデルは、時にして我々には気付かなかった特徴の組合せを見つけ出してくれる可能性もあります。一方で、なぜそうなるのかを明確に説明できないことが課題でもあり、「説明できる機械学習」を実現しようという研究も行われています。

ただ、結果として「有効」であることの判断やこれをどのようなことに役立てるかは、人間の役割であり、機械学習プログラムが自分で決めてくれることはありません。また、「有効」となるような学習データを揃えることや適切な機械学習のアルゴリズムを選択することも人間の役割です。

機械学習を使えば便利なことはいっぱいありますが、それを使いこなすための人間の役割は広範に及びます。それを明らかにし整備してゆく学問領域が「データサイエンス」です。

ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA

【7月度のコンテンツを更新しました】

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  • RPAのプレゼンテーションに新しい資料を加えました。
  • 講演資料:「デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略」を追加しました。
  • 動画セミナーを3編追加いたしました。

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総集編
【改訂】総集編 2019年7月版・最新の資料を反映しました。

動画セミナー/ITソリューション塾・第31期
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用

ITソリューション塾・最新教材ライブラリー/ITソリューション塾・第31期
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用

ビジネス戦略編
【新規】OMO(Online Merges with Offline) p.5
【新規】デジタル・トランスフォーメーションとOMO p.16
【新規】デジタイゼーションとデジタライゼーション p.22
【新規】DX事業とは p.43
【改訂】DXを支えるテクノロジー p.55
【新規】Legacy ITとModern IT p.54
【新規】事業戦略を考える p.79

サービス&アプリケーション・先進技術編/IoT
【新規】IoTセキュリティ p.82

サービス&アプリケーション・先進技術編/AI
【新規】特化型と汎用型の違い p.13
【新規】ルールベースと機械学習 p.73
【改訂】知能・身体・外的環境とAI p.80
【改訂】機械と意識とAI p.81
【新規】学習と推論の関係 p.79
【新規】創造力とは何か P.114

ITインフラとプラットフォーム編
*変更はありません

クラウド・コンピューティング編
【改訂】クラウド・サービスの区分 p.43
【新規】なぜクラウド・ネイティブにシフトするのか p.105

サービス&アプリケーション・基本編
Frontier One Inc. (鍋野敬一郎氏)より提供の資料
【新規】ERPの進化 :業務システムの寄せ集めから次世代ERPへ p.18
【新規】SAPの提唱するインテリジェンス・エンタープライズp.19
【新規】SAPにおけるAIの定義(2018)p.20
【新規】SAP Leonardo :ERP+機械学習p.21
【新規】SAP Leonardo : ERP + AI = Intelligent Apps ! p.22

開発と運用編
【改訂】ビジネス・スピードを加速する方法 p.41

ITの歴史と最新のトレンド編
*変更はありません

テクノロジー・トピックス編
Facebook LIBRA
【新規】LIBRA協会の参加企業 p.52
【新規】LIBRAとは p.53
【新規】LIBRAとBit Coin との違い p.54
【新規】LIBRAへの懸念 p.55

RPA
【新規】AI-OCRの事例 p.25
【新規】導入上の留意点 p.26
【新規】成果をあげるための取り組み p.27
【新規】プロセス・マイニングとRPA 32

講演資料:デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略

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