用語集GLOSSARY

機械学習
機械学習とは、コンピュータに事例となるデータから反復学習を行わせ、決まったパターンや特徴などを見つけさせることを指します。

これまで人間が行っていたデータ分析などを機械が行うため、人間ではさばき切れないような膨大な量のデータを取り扱うことができ、かつ短い時間でパターンや特徴を認識することができます。

なお、機械学習には、

・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習

これらの3種類があります。


【教師あり学習】
教師あり学習は、いくつかのデータ判別を人間が行い、それを機械が学習してパターンや特徴の判別を真似てもらうものです。

たとえば、ある画像が「犬」かどうかを判別させるとき、はじめは「これは犬である、犬ではない」と人間が振り分けたデータを用意します。そのデータを学習することで、最終的に機械が自動で「これは犬である、犬ではない」と判別できるようになります。


【教師なし学習】
教師なし学習は、大量のデータを読み込ませ、パターンや特徴を学ばせるものです。教師あり学習とは違い、出力させたいもの(犬かどうか判断せよ、など)を与えないため、「このデータとこのデータは似ている」という判断をし、似たようなデータの集まりを大まかにグループ化します。

通販サイトの「チェックした商品の関連商品」などは、この学習方法が活用されています。


【強化学習】
強化学習は、機械に「価値が最大になるような行動を行う」ように学習させるものです。教師あり学習と似ていますが、ただ正解を出すだけではなく、報酬が最大限になるように行動させる点で違いがあります。

たとえば、落ち物パズル『テトリス』では、「列を逐一消していく手法」と「溜まってから列を一気に消す方法」があります。後者の方が得点を多く得られる場合、機械は後者を覚えます。こういった学習が繰り返されることで、徐々に機械はより高得点を獲得できる判断ができるようになっていきます。

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