機械学習というテクノロジー ~~それは、我々の身近に存在する。~~

機械学習とは

私たちの行動がソフトウェアとハードウェアの協調によって予測されていると考えるとすごいと思いませんか?この現象は、「機械学習」というテクノロジーによって広がっています。

機械学習は、人間が介在しなくてもコンピュータに結果を自動的に予測させることができるようになります。

機械学習アルゴリズムに基づいて構築されたインテリジェントシステムは、過去の経験や過去のデータから学習することができます。もっと実際的には、反復的な改善を示すアプリケーションを構築することができます。これを実現するために多くの手法がありますが、主に3つにわけることができます。

機械学習は、パターン認識に基づくあらゆるアプリケーションに非常に役に立ちます。これには、顔認識ソフトウェアや手書き認識などの画像認識アプリケーションが含まれます。

この記事では、私たちの身近にある実環境での機械学習の使用例をいくつか説明します。

ラベル付きの形式のデータが与えられた場合、これらのサンプルとラベルのペアを1つずつ学習アルゴリズムに入力し、アルゴリズムが各サンプルのラベルを予測し、正しい答えを予測したかどうかについてフィードバックを与えることができます。

時間が経つにつれて、アルゴリズムはサンプルとそれらのラベル間の関係の正確な性質を近似することを学びます。

そして、十分に学習されたとき、教師あり学習アルゴリズムは新しい、これまでに見たことのないサンプルを観察し、それに対する良いラベルを予測することができるようになります。

教師あり学習が適用される例は、以下のようなものがあります。

広告の掲載:成果が上がる広告を選択することは、教師あり学習の課題です。インターネットを閲覧しているときに表示される広告の多くは、学習アルゴリズムにより、クリックの可能性があると判断された広告がそこに掲載されています。
迷惑メールフィルタ:電子メールシステムを使用している場合、スパムメールフィルタを使用しているはずです。そのスパムフィルタは学習システムにより構成されます。電子メールのサンプルデータとラベル(スパム/スパムではない)を使用して、これらのシステムは悪意のある電子メールを予防的に除外して、ユーザーが嫌がらせを受けないようにする方法を学習しています。
顔認識技術の活用:Facebookを使ったことがありますか?Facebookは、画像認識を使用して、人物の顔を自動的に検出します。これにより、例えば、Facebookは、あなたの友人とあなた自身が写った写真をアップロードしたとき、即座にその友人を認識することができます。

教師なし学習は、教師あり学習とは反対に、ラベルはありません。代わりに、多くのデータを与えられ、データの性質を理解するための手助けになります。

例えば、データをグループ化、クラスタ化することができます。

現実世界の圧倒的大多数のデータは、ラベル付けされていません。数テラバイトのラベルなしデータを取得し、それを理解することができる知識をアルゴリズムで持つことは、多くの業界にとって大きな潜在的利益の源となる可能性があります。

教師なし学習は、データとその特性に基づいているため、データ駆動型であるといえます。教師なし学習の結果は、データとその形式によって決まります。教師なし学習の適用例は以下の通りです。

推薦システム:YouTubeやNetflixを使ったことがあるなら、おそらく動画推薦システムを目にしたことがあるでしょう。これらのシステムはしばしば教師なしの状態にあります。私たちは、動画についてのこと、長さ、ジャンルなどを知っています。また、多くのユーザーの視聴履歴もしっています。これらのデータを活用することで、推薦システムは、個々のユーザーに対して動画を提案し、視聴を促すことができます。
購買客層の分類:ネット経由での物の売買は私たちに欠かせないものになりつつありますよね。これらの購買履歴を教師なし学習アルゴリズムで使用して、顧客を類似の購買セグメントに分類することができます。これは、企業が分類された購買セグメントに売り込むことを助けることができます。
ユーザー行動の整理:教師なし学習を使用して、ユーザーの行動データと問題を分類することができます。これにより、企業は、製品の改善やよくある類似した問題を特定するなど、顧客が直面する問題の中心的なテーマを特定し、それらの問題を修正することができます。

強化学習アルゴリズムをあらゆる環境に置くと、最初は多くの間違いを犯します。良い行動を肯定的な信号に、悪い行動を否定的な信号に関連付けることで、悪い行動よりも良い行動を優先するようにできます。時間が経過するにつれて、強化学習アルゴリズムは、以前よりも間違いを減らすことを学びます。

強化学習は、行動主導型です。それは、神経科学の分野から影響を受けており、強化するという考えがより身近に感じられるかもしれません。

強化学習の適用例は以下のようなものがあります。

ゲーム:強化学習の適用列としてみる最も一般的な領域の一つは、ゲームをすることを学ぶことです。囲碁をプレイすることを学んだGoogleの強化学習アプリケーションであるAlphaGoなどがあります。このように、強化学習をゲームAIとして展開しているゲームが様々な領域に採用されると非常に興味深いことになるのではないかと思います。
ロボットのプロセスシミュレーション:多くのロボットを使用した組立ラインでは、プロセスをハードコーディングする必要なしに、ロボットにタスクを完了させることを学習させることは非常に有用です。学習を通じて、失敗する可能性を低くし、もっと少ない電気を使うように促すこともできます。