機械学習

機械学習とは

機械学習（Machine Learning）とは、人間が処理手順や条件分岐のルールを細かく書かなくても、大量のデータを与えることで、コンピュータがデータ中の規則性やパターンを学習し、予測や分類などを行えるようにする技術です。

AI（人工知能）を実現する代表的な手法の一つとされ、現在のAIの多くは機械学習を利用していると考えられます。

機械学習で行うこと

機械学習がよく行う処理は次のとおりです。

• 分類（例。メールを迷惑メールと通常メールに分ける）

• 回帰（例。来月の需要を予測する）

• クラスタリング（例。購入傾向が似た顧客をグループ化する）

学習方法の分類

機械学習の手法は、主に次の3つに分類されます。

※正解ラベルとは、入力データに対して「正しい答え」として付けた分類結果や数値です。

機械学習の流れ

機械学習の作業は、次の順番で行うのが一般的です。

1. 目的を決めます（分類か予測かなどです）。

2. データを集めます（量と質が結果に影響します）。

3. 前処理を行います（欠損、外れ値、形式の統一などです）。

4. 学習用データと評価用データに分けます（学習と確認を分離します）。

5. モデルを学習させます（規則性を獲得します）。

6. 評価します（正解率などの指標で確認します）。

7. 運用し、必要に応じて再学習します（状況変化に対応します）。

理解のポイント

• 機械学習は、データから規則性を学ぶことが中心です。

• 結果の良し悪しは、データの質と量、前処理、評価方法に強く依存します。

• 学習後の確認では、学習データではなく未使用のデータで評価することが原則です。

発展知識

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