膨大なデータからルールやパターンを学習し、識別や予測を行うことを機械学習といいます。AI技術の進歩に伴い、機械学習は身近なものになりつつあります。ここでは、機械学習の学習方法や、機械学習の活用事例について解説をしていきます。
機械学習における学習方法とは？
機械学習の手法には、大きく分けて3つ存在します。一つずつみていきましょう。
＊教師あり学習
コンピューターに対して、人間があらかじめ正解とするラベル付きのデータを与えて学習させる方法を、「教師あり学習」と呼んでいます。
例えば、犬との猫の違いを学習させる場合、犬や猫の画像データにラベルをつけ、コンピューターに大量のデータを与えて学ばせます。そうすることで、コンピューターは両者の違いを学習して、ラベルがついていないデータを与えた場合でも答えを導きだせるようになります。
＊教師なし学習
「教師なし学習」ではデータにラベルはつけず、膨大なデータからグループやパターンを探していきます。教師なし学習の強みとして、顧客データの分析が挙げられます。
＊強化学習
「強化学習」とは、コンピューターの算出した答えに対して点数をつけていき、コンピューターに考えさせてより高い点数がとれるように学習させることをいいます。囲碁や将棋などのゲームで強化学習が利用されています。
機械学習の利用例
＊顔認識
顔認識では、機械に人の顔を覚えさせます。まずは顔のデータを教師あり学習で覚えさせ、それぞれの顔の特徴を学習していくことで人の顔の識別を行います。
＊データ分析
データ分析は人力で行うと膨大な時間と手間がかかります。機械学習を活用しAIに学習させることで正確な分析が行えます。
例えば、どんなお客さんが店舗に来ているかを分析する場合、分析用のカメラを設置し、顧客の属性やどの商品を手に取ったか、何を購入したか、どの売り場に足を運んだかなどを分析することも可能です。
＊レコメンド
レコメンドは、ネットショッピングを利用した場合に、おすすめの商品が表示される機能のことを指します。顧客が過去に購入した商品のデータをもとに、類似商品や関連商品を表示させます。このレコメンドについては、教師なし学習によって実現可能となります。
まとめ
機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の３つがあり、さまざまなシーンで利用されています。AIを支える機械学習を上手に活用することで、ビジネスにおいても幅広く活用することができ、これからの時代大きな可能性をも秘めているといえます。