機械学習ってぼんやり知ってはいるけど、あらためて機械学習ってなに？って考えると、なんて言ったらいいかよくわからない。ディープラーニングやAIとの違いって何だろう？そんな人向けに機械学習ってなに？をわかりやすく解説します。
機械学習ってなに？
機械学習とは
機械学習（Machine Learning）とは、データ分析手法の一つです。大量のデータをもとに「機械（コンピュータ）」にデータに隠されたパターンやルールを自動的に「学習」させることで、未知の事柄を予測・判断することを目指して利用されます。例えば、大量の動物の画像を学習させることで、画像にどんな動物が写っているのか判別できるようにする、などです。ただし、多くの手法では、データのどんなところに注目するか（特徴量）を人が設計する必要があります。
ディープラーニングとの違い
ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）とは、ニューラルネットワークという機械学習の手法の一つをより高度化したものです。つまり、ディープラーニングは機械学習の手法の中の一つ、ということです。他の機械学習手法との大きな違いは、特徴量の指定をする必要がないことです。どのようなところに注目すべきかも含めて自動で学習してくれる、ということです。
AIとの違い
AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、まるで人間のような知能・知性を持つ人工的に作られたモノ、のことです。例えばドラえもんもAIの一種といえます。ただし、何がAIか、は実は明確ではありません。知能・知性とは何か？がぼんやりしているからです。機械学習との違いは、AIの方が機械学習よりも幅広い概念だということです。AIを実現するための手法の一つに機械学習がある、とも言えます。
機械学習の活用例
機械学習は身近なところでも活用されています。例えば、以下のような機能・サービスで機械学習が活用されています。
- 画像から人の顔を認識する顔認識
- 買い物履歴からおすすめ商品を表示するサジェスション機能
- レーンアシストなどの車の運転アシスト機能
機械学習ってどうやって学習するの？
教師あり学習
教師あり学習とは、あらかじめ正解ラベルをつけた状態のデータを学習させることです。例えば、動物の画像を学習させる例だと、「ネコの画像」には「ネコ」ラベル、「イヌの画像」には「イヌ」ラベル、というように「その画像は何の動物の画像なのか」という情報をセットにして学習に利用する、ということです。判別したいものの種類が事前にわかっている場合（動物の種類の判定など）に有効です。
教師なし学習
逆に、教師なし学習とは、正解ラベルがついていない状態のデータを学習させることです。データ内部の隠れたパターンなどを発見したい場合に有効です。多数のデータから、類似しているデータごとにグループ分けする、というようなことができます。代表的な手法として、クラスタリングがあります。
強化学習
教科学習は、コンピュータ自身が大量の試行錯誤をしならが、より分析精度を高めていくという手法です。試したみた結果、うまくいったかどうかを数値で判定し、その数値が最も高くなるようにパターンを変化させていきます。例えば、囲碁対局ソフトやお掃除ロボットの掃除経路最適化などに教科学習が利用されます。
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