AI研究所 - AI(人工知能)に脅かされないために、AI(人工知能)を作る側の人間になる -

HOME  >  機械学習とは?分かりやすい概要から実例、エンジニアのなり方まで徹底解説

公開日:2019.10.25 [最終更新日]2019.11.11

機械学習とは?分かりやすい概要から実例、エンジニアのなり方まで徹底解説

カテゴリー: 機械学習

今回は機械学習とは何か、と言う点について概要から実例まで詳しくご紹介していきます。
今後機械学習を利用して事業をやりたい方や、エンジニアなどを検討されている方は是非この知識をご利用ください。

機械学習とは?

機械学習とは、AIや人工知能と呼ばれるコンピュータを育てる手法の1つのことを言います。
AIや人工知能を成長させる手法はいくつかあるのですが、機械学習の場合は”AIが行動の最高値を求め続ける“手法になります。
ですので機械学習を進めていくとAIや人工知能が自ら計算し、「どうしたら最高の結果が出せるのか」を編み出してくれるのです。
そして、機械学習のアルゴリズムが組み立つうちに未学習の知識さえAIや人工知能が自ら学習してくれる手法となります。

機械学習で出来ること

AIや人工知能を機械学習で育てると何ができるの?と言うところですが、

  • データの分類
  • データの予測(回帰)
  • グループ付け(クラスタリング)
  • ルールの発見(抽出)

などが理解可能になります。
プログラミングで設定したいルールを紐づけてあげて、その後は自動でそのルールを守り続けるようにシステム化するんですね。
機械学習で育成したAIや人工知能はほとんどがこの4つの中に当てはまる動きをします。

機械学習を利用した実例

では実際に機械学習を利用したシステムはどのようなものがあるのかと言うと、

  • 監視カメラの映像認識
  • 入国審査
  • 迷惑メール分類
  • 顔認証
  • Siriなどの会話理解システム
  • 商品レコメンド

などが挙げられます。
基本的には映像や画像を識別したり、簡単な会話をしたり、今までの閲覧履歴から商品をおすすめするようなシステムが多いですね。
これらのシステムは全て機械学習で作られており、エンジニアがプログラミングした機能を使い続けています。

機械学習でよく聞く”ディープラーニング”とは

機械学習の話になると必ず出てくる”ディープラーニング”ですが、
ディープラーニングは先程お話しした”AIや人工知能が自ら学習し始める“ことです。
機械学習を深く進めていくとAIや人工知能がルールを覚えて自ら学習し、どんどん自身の知識や識別機能を向上させていきます。
そのような状況のことを”ディープラーニング”と言うんですね。
ですので機械学習を進めていきAIがディープラーニングすることに成功した場合、人による機能強化の必要はなくなってしまいます。
しかしこのディープラーニングを上手く利用することで、今後人の手を少なくすることも可能になってきます。

ディープラーニングのデメリット

メリットしかないように聞こえるディープラーニングですが、実はデメリットもあります。
機械学習の時点では人がまだAIや人工知能の学習を制御したり方向性を変更したりできるのですが、ディープラーニングになってしまうと人からの制御が難しくなってしまいます。
ですのでAIや人工知能の学習が思わぬ方向へ行ってしまったり、全く違う識別をし始めても人の手で制御できなくなってしまうんですね。
ディープラーニングは一見便利そうですが、人が制御できなくなってしまうと言う点ではまだ活用が難しくもあるシステムになります。

機械学習プログラミングをするには

そんな機械学習のデータ作成を是非自分でもやってみたい!と言う方は多いと思います。
まさに現代はどんどんAIや人工知能がサービスを牛耳っており、様々なプログラムが開発されています。
そんな機械学習はPythonと言う言語で作られるのが一番オーソドックスです。
Pythonは機械学習の言語として世界的に有名であり、日本でもPythonを学ぶプログラマーがどんどん増えています。

Pythonの学び方

Pythonの学び方は人それぞれですが、言語なのでやはり独学だと習得にかなり時間がかかります。
更にAIや人工知能だと概要の知識を理解するのにも時間がかかるため、あまり独学はおすすめできません。
ただPythonは効率的にプログラミングできるPython用のライブラリも多く出ているので、利用するとグッと知識を習得しやすいと思います。
また、書籍なども良いですが頭できちんと理解したい方はセミナー講座を受けるのもおすすめです。
AI研究所ではPythonが学べるエンジニアセミナーもやっているので是非ご興味があれば覗いてみてください。

これでPythonを習得できれば、機械学習のAIエンジニアとしてすぐ入門することが可能です。

機械学習をマスターすると出来ること

機械学習をセミナーなどで学び、言語をマスターすると下記のようなものが出来るようになります。

  • AIプログラマー(機械学習エンジニア)
  • AIロボットの作成
  • データエンジニア
  • アナリスト
  • 自動運転の制御
  • 人工知能の作成

など、やはりAIや人工知能、エンジニア関係の職業が目立ちますね。
機械学習のスキルをマスターすると上記のような技術が使えるようになると共に、機械学習の職業に就くことができます。
機械学習関係の職業は基本的に給与相場も高いので、高給で安定した職業をお探しならおすすめです。

機械学習とは?まとめ

機械学習について概要から実例、Pythonの学び方までご紹介しましたがいかがでしたでしょうか。
プログラミングとなると少し構えてしまいがちですが、セミナーなどを上手く利用すれば数日でデータを作ることが可能です。
この記事で機械学習についてしっかり理解して頂ければ学習も素早いと思いますので、是非何度も読み返して頂けたらと思います。
機械学習のAIエンジニアがどんどん増えることを祈っております!

タグ:


参考になったら「いいね!」と「シェア」をお願いします!!

このエントリーをはてなブックマークに追加
AI(人工知能)セミナー開催中
AI(人工知能)入門セミナー AI(人工知能)入門セミナー

AI入門ブログの中の人

AI研究所 研究スタッフ

【マサミ】

アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。


【三谷】

AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。

AI研究所Twitter

Facebookページ