【図解】コレ１枚でわかるルールベースと機械学習

ルールベース

オンライン・ショップで「こちらの商品もいかがですか？」と表示する「レコメンデーション（推奨）」機能は、担当者が「Aと言う商品とBという商品は関連があるから、Aを買った人はBも買う確率が高い」と考え、「Aを検索した人にBを薦める」というルールを予め登録しておくことで実現できます。このようなルールをたくさん用意すれば、様々な商品で同様のことができます。

このようなやりかたは他にも応用でき、「ある条件が成り立つとき何をすべきか」つまり、「if 条件 then アクションまたは状態 else 別のアクション」というルールを予め用意しておけば、様々な問題解決に使えるようになります。

ただ、人間がルールを作るのには大変な手間がかかり、ルールにできないことも多く、ある機械の故障診断、ある保険の契約ルールの確認など、対象が限定されルールが明示的に記述できる場合以外には使えません。

機械学習

Aを買う人はBも買う確率が高いというのは担当者の思い込みで、実はCを買う人の割合のほうが高いかも知れません。そこで、データを分析して、規則性や関係性を見つけ出し、分類や判別のルールを生成させようというのが「機械学習」です。例えば、過去の取引データを分析し、AとBを一緒に買った人の割合とAとCを一緒に買った人の割合を比較し、割合の高い方を推奨すれば、その効果も上がります。

この方法は他にも使え、例えば、翻訳に適用すれば、日英の同じ内容の文書を機械に読み込ませ、「私は貴方を愛しています。」と「I love you.」が同時に出てくる確率が高い場合は、両者は同じ意味と考えてもいいだろうと解釈し、その言葉を置き換えることで翻訳ができます。本当に意味を理解しているわけではありませんが、実用性はあります。また、画像にこのやり方を適用すれば、それぞれのデータから特徴を抽出し、そこに高い共通性があれば、同じグループに分類することや、予め「イヌ」や「ネコ」の特徴の組合せを用意しておけば、ある画像をそれに照らし合わせ、「ネコの特徴の組合せの方がイヌのものより一致する割合が高いので、これはネコである」と識別できます。この方法は、応用の範囲が広く実用化が進んでいます。

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