どうも、こんばんは。
転職してコンサルタントになったたこやき後輩です。
中途未経験コンサルとして、その一週間で感じたことを自分の反省も含めて記事にしてみようと思います。新たに覚えたワードを一つとりあげて自分の言葉で説明できるようになるのが目的です。
今回は、直接仕事で使っているわけではありませんが、ここ数年でよく耳にする「機械学習」をわかりやすく人に説明できるようにしていきたいと思います！
参考までに僕の今までの経歴を簡単に書いておきます。
2017/3：大学(農学部)を卒業
2017/4：IT未経験で独立系のSIerに就職
2021/7：独立系のSIerを退職
2021/8：未経験でコンサル会社に就職 ← ｲﾏｺｺ
前回の記事はこちらなのでもし興味があれば見ていただけますと幸いです！
では早速、今回説明できるようになりたいワードの機会学習の説明はこちら！！
目次
機械学習
今回取り上げるワードは「機械学習」！！
「AI」や「ディープランニング」といった言葉ともよく一緒に出てくる言葉で、最近ではIT分野に関わっていない人でも耳にする言葉ではないかと思います！
機械学習とは、コンピューターがデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。
引用サイト：https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
自分なりにまとめると「機械学習」は”コンピューターがデータから反復的に自ずと学習し、そこに潜むパターンを見つけ出し未知のものを予測、判断する技術“を指します。
「AI」や「ディープランニング」とどう違うの？
まず、「機械学習」という言葉の位置づけとしては、「AI」に包括され、「ディープラーニング」を包括します。(以下の図参照)
日本語として整理すると、「AI」の根幹を担う学習や予測をする技術として「機械学習」があり、「機械学習」の1つの種類として「ディープラーニング」があるという位置付けになります。
AI
機械学習を紹介してきましたが、それとよく一緒に出てくるAIについても学んでいきたいと思います。正直、AIの方が上位概念というかAIの構成要素として「機械学習」があると認識しているのでこちらが記事の上部に来るべきだったかもしれませんがｗ
AI〔エーアイ〕、人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる。
引用サイト：
Wikipediaで定義的なものを見ると結構お堅いですが、”人間が行ってきた思考や知的活動をコンピュータと計算を使って再現すること“といった感じですね！
上記の思考や知的活動を担うメカニズムが機械学習となります！すなわちAIを学ぶことは機械学習を学ぶことに限りなく近いのではないかと思っております。
AIはここ数年の注目のIT技術の筆頭で、画像認識や自動応答、さらには広告の最適化など使われない業界や分野がほとんどなくなっています。そのため、AIの簡単な概要を知っておくことはどの業界でも役に立つことなので非常に良いのではないでしょうか！
ディープラーニング
上記で記載していますが、「ディープラーニング」は機械学習の種類の一つです。このワードについては、機械学習を遡ってみると分かりやすいと思います。
まず従来では、機械学習としてコンピュータに予測をさせるときは、数ある情報のうち、どの情報に着目すべきなのかを人間が設定していました。(パラメータ職人という言葉で調べると情報がでるかも)
例えば、明日の天気を予測するときに注目すべきな情報なのは「湿度」や「雨雲の位置」、「気温」などでしょう。「人口」、「電気使用量」といった全然関係のない情報に注目しても明日の天気は予想できません。
そういった「天気を予測するなら「湿度」や「雨雲の位置」、「気温」に注目しなさい」という指示は人間が出してました。
ところが、コンピュータの性能の向上やビッグデータ等の出現によって、注目すべき情報すらも自ら考えだしてくれる技術が現れました。それがディープラーニングです。
正確な意味をとるのであれば、「十分なデータ量を基に人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワークを用いた学習のこと」です。
まとめ
- 「機械学習」はコンピューターがデータから反復的に自ずと学習し、そこに潜むパターンを見つけ出し未知のものを予測、判断する技術
- 「AI」は人間が行ってきた思考や知的活動をコンピュータと計算(機械学習等)を使って再現する技術
- 「ディープラーニング」は人間の力無しに特徴的な部分も見つけてくれる学習のこと
以上が、私が中途未経験コンサルとして9週目に新たに学んだことです。
最近では当たり前に耳にする機械学習という言葉ですが、自分の言葉で説明しろと言われるとうまくできそうになかったので頭の整理がてら記事にしてみました！！参考になれば幸いです。
来週以降も徐々に説明できる単語を増やしていきたいです！！！(^^)/
来週もがんばっていきます。
では、今回はこんなところで！！
※本記事では解釈を間違えている場合もありますがそこはご了承ください。
可能であればコメントにてご指摘いただけますと幸いです。
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