筋トレ大学生によるアウトプット雑記

筋トレや読書のことをはじめとして、プログラミングその他日常生活における様々なことについて書いていきます。

なぜ機械学習が注目されているのか?【応用例から見る機械学習】

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機械学習に興味がありますか?

機械学習と言っても、根本的な技術は似通ったものですが、その応用先は多岐に渡ります。

 

機械学習初心者の方や、機械学習エンジニアを目指す方は、自分がどの分野を学んでいきたいのかを明確にすることで、漠然とやるだけの場合よりもステップが明瞭になるので学習速度が段違いになります。

 

みなさんは、機械学習が注目されている理由、そして応用例はご存じでしょうか?

本記事では、それらの解説をすることで、みなさんの役に立つような情報を発信したいと思います。

 

 

 

機械学習が注目される理由

近年では、様々な製品やアプリケーションに「AI」と称して機械学習を基にしたプログラムが盛り込まれていますね。

「あなたへのおすすめ」や迷惑メールフィルターなどは目覚ましい発展を遂げていますよね。

 

どうしてここまで、「AI」が世間に延蔓しているのでしょう?

以下では様々な観点からその理由を考察していきます。

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大量のデータを自動で処理してくれる 

最初に思いつくのはこれでしょうか?

機械学習では、人手いらずで自動で莫大なデータを処理してくれます。

コンピュータの処理速度は指数関数的な上昇を遂げています。

そのおかげで、莫大なデータ処理にも耐えることができます。 

 

近年では、「ビッグデータ」を用いたビジネスモデルも多く出ていますね。

 「あなたへのおすすめ」などもビッグデータを使うことで、人の行動をパターン化しておすすめ表示をしています。

 

学習が速い 

人間がやるよりも、圧倒的な速さを持ちます。

適切な特徴さえ与えれば、コンピュータは計算が得意なので人間の何倍もの速さで学習し、パターンを見つけてくれます。

 

 

広い応用先を持つ

機械学習は広い応用先を持ちます。

  • 画像
  • 音声
  • 自然言語
  • 医療
  • マーケティング
  • 金融
  • ロボティクス
  • 交通

などがありますね。

機械学習が発展していくにつれ、生活がより豊かになっていきます。

 

高い精度を持つ

迷惑メールフィルターを見ると、とても高い精度で分類されていませんか?

機械学習は迅速にとても高い精度を出すことができます。

特にディープラーニングはその精度の高さ故に注目されています。 

 

もちろん一筋縄にはいかない分野もありますが、現実的に機械学習を用いて高い精度を出している技術も存在します。

 

 

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機械学習の応用例

ここからは、機械学習の実際的な応用例を見ていきましょう。

なにを素性にしているのか、といったことも解説できるものは解説します。

 

今や機械学習は、日常における様々な場面で応用されています。

 

迷惑・スパムメール検出

こちらは文章や、文章中の単語を素性に取って、教師あり機械学習を行っている場合が多いです。

これは2値分類ということで、適切な素性を与えることができればかなり高い精度を出すことができます。

それゆえに、現在の迷惑メールフィルターも高い精度を誇っているんですね。

 

レコメンドシステム(レコメンダシステム)

こちらは商品のおすすめシステムです。

その人の購買履歴、在庫、ほかのたくさんの人の購買履歴や行動といったビッグデータを素性に取っています。

教師無し学習による決定モデルですね。クラスタリングでもあります。

 

顔の検出

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こちらは画像処理の分野。

画像を何らかの数値で表したものを素性に取ります。

教師あり学習によって識別します。

カメラではこれがあると自動でフォーカスしてくれますし、iphoneのカメラロールでは人ごとに写真をまとめてくれますよね。

 

自動運転

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今ものすごくホットな技術の1つにこれがありますね。

自動運転は機械学習の技術が複合的に使われています。

まず、カメラによる画像認識技術。こちらはディープラーニングが使われることが多いです。

そしてセンサによる検出技術。

状況判断のための知能、交通状況把握のためのビッグデータなどですね。

 

今かなりホットな技術なので、自動運転AIエンジニアを目指している方も多いのではないでしょうか?

 

病気の診断

病気の診断も機械学習が使われてきています。

患者の状況を細分化して素性にします。

その結果、ある病気にかかっているかどうかを判別します。

かなり実用的な分野ですね。

精度が向上すれば、さらに医療が進化することになりとても素晴らしいと思います。

 

株式市場予測、為替市場予測、競馬予測

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最近すこし見かけるのがこちら。

過去のデータを素性にして、回帰問題に帰着させます。

 

市場の値動きって結構再現性があるので意外と有効なのかもしれませんね。

やってみたい方は、もし有効な特徴を見つけることができたら億トレーダーになれるかもしれませんね。

 

ただ競馬は正直運な気がします。笑

 

対話システム、会話

SiriやGoogleアシスタント、一度は使ったことがあるのではないでしょうか?

音声認識と自然言語処理が使われています。

これは人工無能と呼ばれる技術で、学習過程は存在しません。

言われた言葉と返答を無数に蓄積しておいて、そのルールに基づいてしゃべるだけですね。

 

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まとめ

いかがでしたか?

 

本記事では、応用例とともに機械学習が注目を集めている理由を解説しました。

 

自分が興味のある応用例を知ることで、どの技術が必要なのか見えてきますよね。

 


こちらの記事では、機械学習におすすめのプログラミング言語を解説しています。

 

この記事が機械学習に興味のある方にとって有益になると嬉しいです。

 

 

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