機械学習とは
機械学習(machine learning)とは、コンピュータが問題とその答え（ラベル）を使って学習し、データに潜むパターンを見つける技術です。機械学習では主に、予測させたり分類などが出来ます。身の回りでは、GoogleのGmailの迷惑メールやクレジットカード不正検知、商品のレコメンデーションなどなどに使われています。
3種類の機械学習
機械学習には、大きく３つに分けられます。今後のテキストにて、これら3つを解説していきますので、まずは３種類に大別出来ると理解してください。 – 教師あり学習(supervised learning)- 教師なし学習（unsupervised learning）- 強化学習(reinforcement learning)
分類、回帰、クラスタリング、次元削減
機械学習にはいくつか種類があります。 1. 分類2. 回帰3. クラスタリング4. 次元削減 他にも、レコメンド（推薦）や異常検知や時系列解析といった種類なども存在します。
分類
分類問題は、例えば写真に写っているのが、犬なのか、猫なのか、クラス（カテゴリ、離散値）を予測します。
回帰
回帰問題は、例えば住宅価格を予測したりするような、数値（連続値）を予測する問題です。
例）株価予測
クラスタリング
分類とクラスタリングはどちらも分ける手法ですが、「分類」は「教師あり学習」であり、「クラスタリング」は「教師なし学習」というのが大きな違いです。 分類は、新規のデータを事前に決まっている中から分類します。クラスタリングは、データの中で集まりを見つける手法ですが、教師なし学習のため、例えば、ある果物をクラスタリングで分類する場合りんごやイチゴとパイナップルをクラスタリングする際に、りんごやイチゴは色が赤いため同じ集合として分類されるかもしれません。
おわりに
この記事では、機械学習の3つの種類とそれぞれ3つの手法の概要などを説明しました。
AIや機械学習を学ぶ上でオススメは、現役の機械学習エンジニアやデータサイエンティストからいつでも質問できる環境で学ぶことです。
AI Academy Bootcampなら、６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。
数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください。
