機械学習入門！基礎からわかる機械学習の始め方

機械学習の目標は、明示的なプログラミングをせずに、機械がよりよい作業を行えるようにすることです。この目標を達成するためには、いくつかの段階を踏まなければなりません。

機械学習のステップ

• 1. データを収集し、準備する。
• 2. 学習モデル（アルゴリズム）を選択する。
• 3. ハイパーパラメータを調整し、予測を行うために、モデルを評価する。

機械学習の種類

また、機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習などの種類があることを覚えておくことも重要です。

機械学習とAIやディープラーニングの違い

機械学習を始める前にまず知っておきたいのが、AI（人工知能）やディープラーニングとの違いです。機械学習とは、データとアウトプットの両方をコンピュータ上で実行してプログラムを作成し、それを従来のプログラミングで利用することです。そして従来のプログラミングは データとプログラムをコンピュータ上で走らせ出力するものです。従来のプログラミングがより手作業であるのに対し、機械学習はより自動化されています。

その結果、機械学習は、BIツールや組み込み型アナリティクスの価値を高め、利用するビジネスユーザーのアイデア出しや課題抽出を高速化し、意思決定の偏りを抑えるのに役立つのです。

機械学習とAI（人工知能）の違い

機械学習は人工知能の一種であるが、違いもあリマス。例えば、機械学習は、明示的なプログラミングなしに、機械がタスクを向上させるように訓練するのに対し、人工知能は、機械が人間と同じように考え、意思決定ができるようにするために機能します。

機械学習とディープラーニングの違い

ディープラーニングは、機械学習のサブセットであり、機械学習に多層、多変量、ニューラルネットワークを使用するものですが、ディープラーニングは、大量のデータから複雑なパターンを見出すことができる仕組みのため、画像認識や音声認識への応用でよく知られています。

機械学習の重要な要素とは？

すべての機械学習のアルゴリズムには3つの主要な要素があります。まずはこの要素を理解する必要があります。

3つの主要な要素

• 表現：モデルがどのように見えるか、知識がどのように表現されるか
• 評価：良いモデルを区別する方法、プログラムを評価する方法
• 最適化：良いモデルを見つけるためのプロセス、プログラムの生成方法

機械学習の身近な実用例

機械学習は、ソフトウェアが明示的にプログラムされることなく、結果をより正確に予測することを支援します。機械学習は、以下のような用途で活用されることが多くなっています。

• ウェブ検索と検索嗜好に基づくページのランキング
• 金融における信用供与のリスクを評価し、どこに投資するのがベストなのかを知る
• eコマースにおける顧客離れの予測
• 宇宙探査と宇宙への探査機の送り出し
• ロボット工学の進展と自律走行する自動運転車
• ソーシャルメディアから人間関係や嗜好に関するデータを抽出する
• コンピュータサイエンスにおけるデバッグの高速化

機械学習の仕組み

機械学習の種類は、教師あり学習と教師なし学習が重要な役割を担っている。教師あり学習は入力変数のセットを使って出力変数の値を予測するのに対し、教師なし学習はデータ内のパターンを発見して、与えられたデータセット内の同類グループをよりよく理解し識別する。

教師あり学習
教師あり学習は機械学習の最も一般的なタイプであり、ほとんどの機械学習アルゴリズムで用いられている。このタイプの学習は帰納的学習とも呼ばれ、回帰と分類がある。回帰は予測する変数が数値の場合であり、分類は予測する変数がカテゴリカルの場合である。例えば、回帰では年齢から収入を予測し、分類では年齢から特定の買い物をするなどのカテゴリーを予測する。

教師あり学習では、以下のような様々なアルゴリズムが使用される。

線形回帰
ロジスティック回帰
決定木
ランダムフォレスト
グラディエントブースティング
人工ニューラルネットワーク

教師なし学習
教師なし学習は、データの構造を特定する際に有効です。データの傾向を特定することが不可能に近い場合も多く、教師なし学習はデータのパターンを提供することができ、より良い洞察を得るのに役立つ。教師なし学習で使用される一般的なアルゴリズムは、K-Meansまたはクラスタリングである。

機械学習の基礎

機械学習では、基本を理解し、機械学習を支えるアルゴリズムも意識したいところです。

◆機会学習の基礎
データの収集と準備
学習モデルやアルゴリズムの選択 
モデルの評価
ハイパーパラメータの調整 
予測

Domoは、誰でも使える機械学習プレイブックを作成し、データを適切に準備し、既製の環境でモデルを実行し、Domoに戻して可視化することで、このプロセスを簡素化・効率化しました。モデルの構築と選択には時間がかかるため、自動機械学習（AutoML）も検討する必要があります。AutoMLは、データの前処理、モデルの選択、ハイパーパラメータのチューニングを支援します。

ソリューションに組み込まれた Domo の ETL ツールは、データから分析へのプロセスで最も困難な部分である、データの統合、洗浄、変換を支援します。

機械学習の入門をビジネスに活用

機械学習は、企業が望む結果をより早く達成するのに役立ちます。機械学習は、企業が効率と運用を改善し、予防保守を行い、変化する市場環境に適応し、消費者データを活用して売上を伸ばし、顧客維持を向上させるのに役立ちます。機械学習は、農業から医療研究まで、さまざまな産業で活用されています。また、人工知能と組み合わせることで、機械学習は企業を前進させる洞察を提供することができます。

機械学習で広がるデータ活用の未来

機械学習が時代とともに成長し、進化する機会は無数にあります。教師なし学習アルゴリズムの改良は、より正確な分析に貢献し、より良いインサイトにつながる可能性が高いでしょう。機械学習は現在、企業が消費者の嗜好を理解するのに役立っているため、より多くのマーケティングチームが人工知能と機械学習を導入し、パーソナライズ戦略を改善し続けるようになってきています。さらに、機械学習とディープラーニングは、今後も進化していくでしょう。例えば、自然言語処理（NLP）の継続的な進歩により、検索システムは様々な種類の検索を理解し、より正確な答えを提供できるようになりました。全体として、機械学習は時間とともに改良され、成長をサポートし、ビジネス成果を高めるのに役立つことでしょう。