機械学習

1.機械学習とは
2.学習方式の3分類
3.ディープラーニング
4.ディープラーニング技術の落とし穴
4.まとめ

1.機械学習とは

機械学習において、コンピュータが与えられたルールをデータをもとにコンピュータ自身がよくなるように調整していくことを「学習する」と言います。
機械学習とは「学習」により特定のタスクを実行できるようになるAIです。「AI」は広い意味を持っている言葉ですが、その中に「機械学習」が含まれます。また、機械学習の具体的手法の一つとして、「ディープラーニング」があります。

2.学習方式の3分類

「学習」をさせる方式で主にAIを次の3つに分類することができます。
⓵教師あり学習…あらかじめ答えのあるデータを与え、そこからAIにルールやパターン（特徴）を自動で学習させる方法。
⓶教師無し学習…AIに正解／不正解などの答えがないデータで学習させる方法。
⓷強化学習…ある状態における様々な行動を評価し、より良い行動を自動的に学習させる方法。ロボットの動作を制御するうえで高い性能を発揮する。

3.ディープラーニング

ここまでで、ディープラーニングは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」のどこに入るのか疑問に思う方もいるかもしれません。
実は、ディープラーニングはこれらすべての分類において使い方が提案されています。
ディープラーニングは人間の神経細胞（ニューロン）を模した学習法から発展しました。
機械学習において、ディープラーニング技術が確立される以前は、学習にあたっては人が特徴を定義していましたが、ディープラーニングでは主にマシンが特徴を自動定義し、自ら学習を高い精度で進めていくことができるようになりました。

4.ディープラーニング技術の落とし穴

ディープラーニング技術について聞くと、もうすべてAI（ディープラーニング）に任せておけばいいと思うかもしれませんが、そういうわけでもありません。
「人が特徴をあらかじめ与える必要がない」ということはディープラーニングが何を特徴だととらえて学習して、高い精度の予測モデルを作成したのかわからないということです。従来の機械学習であれば、人が特徴を与えていますから、結果の過程に対して予測ができます。