機械学習とは

人工知能（AI）とは

人工知能（AI）の発展

「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」技術は、「学習」「認識・理解」「予測・推論」「計画・最適化」など、人間の知的活動をコンピュータによって実現するもの、と定義されています。

人工知能（AI）技術＝人間の知的活動をコンピュータ化した技術

AIが現在注目されている背景には、コンピュータ処理能力の飛躍的な向上、センシングデバイスの進化、そして高度なアルゴリズム開発による先進の分析エンジンなどの誕生があります。

機械学習とは

機械学習と特微量デザイン

機械学習とは、コンピュータに過去のデータを分析させ、自律的に認識したパターン・経験則を当てはめて未知のデータを予測させることです。機械学習を行うためには、分析データの特徴を定量的に表現した特徴量と呼ばれる数値を抽出する必要があります。この特徴量の選び方が精度（判断、識別、予測）に大きく影響します。

例）

リンゴとトマトは「へたの色」を特徴量とすれば分類できそう。でも、イチゴが入ると、「粒々（表面）」も特徴量にしないと分類できない。

例）

年収の高さに、職業、年齢、居住地域は関係しそう。家族構成、身長・体重、愛読書は関係する？

ディープラーニングとは

コンピュータ上に人間の脳を模した神経回路を作成して、認識や推論を行うニューラルネットワークの一種です。画像認識領域の業界で最も採用されており、非常に高い精度を実現することが可能です。

ニューラルネットワークとは

入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から構成
入力に対して単純な数値変換を何回も繰り返し、予測結果を出力する構造

ディープラーニングとは

隠れ層が2層以上となったニューラルネットワーク
層を多段にすることで画像認識や音声認識などで従来手法と比べて高精度を実現
従来の機械学習手法では分析専門家が前処理で行っていたテキストや画像等の特徴量抽出（入力データの数値化）を自動で発見しながら学習

ディープラーニングの特長

テキストや画像等の特徴量を自動で発見しながら学習します。