【図解】コレ１枚でわかる機械学習

「機械学習」とは、データを分析する手法の1つで、データに内在する規則性や法則性を見つけるソフトウェア技術の総称です。「機械」とは「コンピュータ−」、「学習」とは規則性や法則性を見つけるための「計算処理」のことです。

「機械学習」を使えば、コンピューターに明示的な指示を与えなくても、データを分析し、そのデータにどのような特徴の組合せ（規則性や法則性など）があるかを見つけ出します。

分析するデータを増やすほどに、より精緻な特徴の組合せを見つけ出すことができ、精度の高い結果が得られます。

そんな分析の対象となるデータを「学習データ」、分析のための計算処理を「学習」、見つけ出した特徴の組合せを「モデル（または学習モデル）」と呼びます。

そんな「機械学習」を囲碁の対局に使えば、盤面の石の配置と勝利の関係について、「勝てそうな特徴の組合せ」を見つけ、「勝てる特徴の組合せを持った石の配置」を導き、そうなるように駒を動かします。対局を重ねる毎に、データは増え、「勝てる石の配置」は、より的確になり、結果として、名人さえも打ち負かせる能力を持つようになります。

また、自動車の自動運転に使えば、自動車に取り付けられたカメラやレーダーなどのセンサーから集めた自動車周囲の状況データ、GPSからの位置データなどと、運転操作の関係について、「安全走行できる特徴の組合せ」や「心地よさの特徴の組合せ」、さらには、「事故を起こす可能性が高い特徴の組合せ」などを見つけ、「安全に心地よく走行できる特徴の組合せ」を導き、そうなるように機械が運転操作することで、運転手がいなくても走行できるようになります。走行距離が伸びるほどにデータは増え、精緻なモデルができあがり、安全性は高まり、心地よい自動運転が実現します。

製造ラインを流れる製品をカメラで捉えて良品と不良品を判別する、トレイに置かれたパンをカメラで捉えて種類を見分け自動的に支払金額を計算する、農作物の状態をセンサーで捉えて収穫時期を予測するなども、同様の仕組みです。

つまり、学習データを分析して目的を達するために最適なモデルをつくり、そのモデルを基準にして、対象となるデータと照合して、結果を導きます。このような「モデル」から最適な結果を導く計算処理を「推論」と呼びます。

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