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日経エレクトロニクス 2017年9月号

ディープラーニング活用術

機械学習をどのように活用するか?

(第1回)

  • 速水 悟=岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授、知能科学研究センター センター長
  • 2017/08/21 00:00
  • 1/6ページ

出典:日経エレクトロニクス、2017年9月号、pp.114-118(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

人工知能の一分野である機械学習への期待が高まっている。人工知能の中でも、製品・サービス開発への応用が急速に進んでいるのが機械学習である。さらにその中で注目すべきなのが、技術領域としての統計的機械学習や、現在話題になっているディープラーニング(深層学習)である。本稿では、これらを現場で活用するために有用と思われる考え方を紹介する。 (本誌)

 機械学習とは、データからモデルを学習することである。これを取り扱う人工知能の技術分野は極めて広範にわたる。深い理解が求められる分野もある。従って、人工知能のすべてを学ぶのは非常に難しい。機械学習にも多くの山がある(図1)。基本理論の分野だけでも「決定木」「ロジスティック回帰」「サポートベクトルマシン」などの用語が出現する。

図1 たくさんの山を登る
機械学習の理論は、山に例えることができる。人工知能の領域は非常に広く、山は険しい上にたくさんある。統計的機械学習と深層学習は、その山の1つである。
[画像のクリックで拡大表示]

 機械学習を活用するためには、すべての山を登ろうとするのではなく、まずは1つの山を登り、基本を理解することが必要である。この際に、機械学習の手法を課題解決にどう適用するかについて考えながら学ぶことが重要だ。また、表現方法や最適化の解法についての用語や概念を学ぶことをお薦めしたい。

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