機械学習は、昨今注目集めている能力・手法のひとつです。AI（人工知能）との関わりも深いことから、興味をお持ちの方もいるのではないでしょうか。

そこで今回は「機械学習」にフォーカスし、その概要やディープラーニングとの違い、身近な活用事例についてご紹介します。また、TechClipsがご紹介する機械学習のリーディングカンパニーもご案内しているので、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習とは？

機械学習（Machine Learning）とは、コンピューターシステムが経験やデータから学習することによって、明確な指示を与えずともタスクを改善できる能力のことです。
伝統的なプログラミングでは人間がルールや手順を直接コードとして組み込みますが、機械学習ではアルゴリズムに大量のデータを与え、そのデータからパターンや規則を学ばせます。

機械学習のタイプは、主に以下の3つです。

教師あり学習（Supervised Learning）

読み込んだデータから「入力と出力の関係」について学ばせることで、データ間の関係を認知させる学習手法です。モデルはラベル付きのトレーニングデータを使用して学習します。
目標は、未知のデータに対して予測を行うことです。たとえば、手書き数字の認識やメールのスパム判定などがあります。

教師なし学習（Unsupervised Learning）

ラベルのないデータを用いて、データセットのパターンからデータの関係を認知させる学習手法です。クラスタリングや次元削減などがこれに該当します。

強化学習（Reinforcement Learning）

Google社のAI「AlphaGo」に使われている学習手法です。具体的には、エージェントが環境との相互作用を通じて学習し、報酬を最大化するように行動を選択する仕組みを指します。主にゲームプレイやロボット制御などに利用されます。

機械学習は広範な分野に応用されており、自然言語処理や画像認識、医療診断、金融予測、自動運転車など、さまざまな領域で成果を上げています。データが豊富に利用でき、問題が適切に定義されている場合、機械学習は非常に強力なツールとなるでしょう。

機械学習とディープラーニングの違いは？

機械学習（Machine Learning）とディープラーニング（Deep Learning）は関連する概念であり、ディープラーニングは機械学習の一分野と見なされます。以下で、両者の主な違いを解説します。

機械学習（Machine Learning）

機械学習は、コンピューターシステムが経験やデータから学習することによって、パターンや規則を抽出する手法の総称です。とくに、特定のアルゴリズムや手法に基づく一般的なアプローチを指す広範な概念です。機械学習のパターンには、上述のとおり「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが含まれます。

ディープラーニング（Deep Learning）

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワーク（Deep Neural Networks）を使用して複雑な表現を学習する機械学習の一分野です。階層的な構造を持つ深層学習モデルを用いて、高度な特徴や表現を学習することができます。画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクで優れた性能を発揮することがあります。

つまり、ディープラーニングは機械学習の一部であり、とくに多層のニューラルネットワークを使用して表現を学習する手法を指します。機械学習はより包括的な概念であり、ディープラーニング以外の手法も含まれます。

機械学習の身近な活用事例は？

機械学習は、日常生活からビジネスまでさまざまな分野で活用されています。以下は、身近な機械学習の活用事例の一部です。

これらは一部の例であり、機械学習の応用範囲はますます広がっています。

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機械学習、AI、自然言語処理などの分野にも積極的に参加しているため、ビッグデータ活用サービスやデジタルマーケティングサービスに興味がある方にとくにおすすめの会社です。

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まとめ

機械学習は、さまざまな分野で活用されている能力・手法のひとつです。今後、さらに注目度が高まり、応用範囲はますます広がっていくことでしょう。
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