AI向けの機械学習アルゴリズムとは

機械学習(ML)アルゴリズムは、所定の結果を出すために、処理するデータに基づいて適応し進化するコンピュータープログラムです。 これらは、本質的には、データ(「トレーニングデータ」ともいう)を与えられることで「学習」する数理モデルです。一般的なMLアルゴリズムには、線形回帰、決定木(ディシジョンツリー)があります。 MLアルゴリズムの実用的な適用例には、不正行為の検出や小売業におけるパーソナライズされたマーケティングオファーの自動配信があります。

MLアルゴリズムは大きく分けて「教師ありML」と「教師なしML」の2つのカテゴリーがあります。教師ありMLアルゴリズムには、すでにラベル化または構造化されているトレーニングデータに基づいて結果を生成できるように機械に「教える」ということが含まれます。 一方、教師なしMLアルゴリズムは、構造化されていないデータ、すなわち分類またはラベル化されていないデータを使用して機能します。

なぜ機械学習アルゴリズムが重要なのか

機械学習は現在最も広く使用され、最も急速に成長しているAIのサブセットです。 コンピュータープログラミング自体を含む、幅広いコンピューティングの概念を拡充するために使用され、Software 2.0とも呼ばれます。

機械学習アルゴリズムは、スマートフォンからサーバー、時計やセンサーまで、ほぼすべてのデバイスとハードウェアに組み込まれています。 ライドシェアから自動運転車、スパムフィルターなどに至るまで、多くの技術的なイノベーションと有益性を支えるバックボーンとして重要性を増しています。

関連ソリューションと関連情報