機械学習におけるデータ駆動型アルゴリズムの応用

機械学習の概念分析

機械学習の概念は、アルゴリズムとニューラル ネットワーク モデルを使用して学習し、さまざまなタスクをより迅速かつ効率的に実行するコンピューターの能力を向上させることに関係しています。機械学習 (ML) は、データまたはデータセットを使用して、意思決定を行うためのモデルを構築することで機能します。組織内の意思決定と経営パフォーマンスを効率化するために使用できます。この用語は、人工知能とコンピューターゲームに精通していたアメリカ人アーサー・サミュエルによって 1959 年に造られました。

概念的には、機械学習は人間の脳細胞が相互作用する方法を模倣します。脳の活動中にニューロンが互いに通信すると、これらのニューロンにより、人間は外部からのサポートを必要とせずにさまざまな機能やタスクを簡単に実行できるようになります。人間の脳のニューロンが状況に応じて各タスクを分析するのと同じように、ML では、さまざまなアルゴリズムに従ってデータを予測、分類、表現し、複雑な問題を解決して解決策を導き出します。

機械学習におけるニューラル ネットワーク モデルも、ドナルド ヘブ博士の「行動の組織化」の理論に基づいています。機械学習の概念を定式化する上で注目すべき貢献のいくつかは、1950 年代に IBM でコンピューター プログラムを開発したアーサー サミュエルによる進化的な研究の段階的な実装に基づいています。このコンピュータ プログラムには、チェッカー ゲームで各側が勝つ可能性を測定するために使用されるアルファ ベータ プルーニングが含まれています。これに続いて、1957 年に Frank Rosenblatt が画像認識専用に開発したカスタム マシン パーセプトロンが開発され、これが 1967 年に Mercello Pelillo が基本的なパターン認識用に開発した最近傍アルゴリズムにつながりました。

機械学習アルゴリズムとモデル

機械学習は、アルゴリズムとモデルのキャリブレーション機能に基づいています。簡単に言えば、アルゴリズムとは、構造化データまたは非構造化データを活用して出力を生成する単純なプロセスと言えます。同時に、機械学習モデルはプログラムとプログラム（アルゴリズム）の組み合わせ、つまりプログラムを使用して期待される結果を達成し、期待されるタスクを完了することを表します。

アルゴリズムは予測を行うための公式であり、機械学習モデルはアルゴリズムを実装した後に生成される出力のより広い側面です。したがって、技術的なレベルでは、機械学習アルゴリズムを引用して ML モデルを作成することはできますが、その逆はできません。 ML アルゴリズムの機能を理解するために、まず機械学習のモデルを見てみましょう。

機械学習モデルは、大きく 3 つのカテゴリに分類されます。

• 教師あり学習: 教師あり学習では、不確実性の下で、既知のデータ セット (入力) とデータに対する既知の応答 (出力) から、証拠を計算して新しいデータまたはデータ セットを応答として開発することにより、予測が行われます。教師あり学習では、分類や回帰などの手法をさらに活用して、他の機械学習モデルを作成します。
• 教師なし学習: 教師なし学習では、固有のデータセットまたは構造を持つ隠れたパターンからの応答にラベルを付けずに、入力データから推論を導き出します。
• 強化学習: 機械学習の強化学習モデルでは、複雑な環境で試行錯誤に基づいて一連の決定が行われます。決定の結果に応じて、報酬と罰が最終的に反応を引き出すのに役立ちます。

ここで、マシン アルゴリズムが何をするのかを詳しく説明するために、クラスタリング ベースの機械学習アルゴリズム K-means を例に挙げてみましょう。 k を変数として、複数のクラスターが考慮されます。各クラスターの中心または重心が識別され、それに基づいてデータ ポイントが定義されます。複数の反復で、データ ポイントとクラスターが再識別され、すべての中心が定義されると、データ ポイントは各クラスターに揃えられ、クラスターの中心に近くなります。このアルゴリズムはトレーニング データに対して優れたパフォーマンスを発揮し、さまざまな人工知能プログラムの音声検出や画像セグメンテーションなどの複雑なタスクを分類するのに役立ちます。

機械学習をビジネス要件に応じて調査および開発する進歩的な分野にしているもう 1 つの側面は、データ処理の必要性です。さまざまな形式のトレーニング データは機械学習の基礎となります。セキュリティ目的でのオブジェクトの検出からビジネス トレンドの予測まで、効率的で高性能なアルゴリズムは本質的にデータ中心です。データセットの精度が高ければ高いほど、アルゴリズムによって生成される出力の精度も高くなります。

機械学習におけるデータ駆動型アルゴリズム

物理的な世界では、人間の相互作用のほとんどの側面は、さまざまな無形データとの動的な関係に基づいており、人間の脳は毎日多くの単純なデータ駆動型の計算を実行しています。同様に、計算は機械学習のデータまたはラベル付けされたトレーニング データに基づいており、人工知能 (AI) ベースのプログラムが価値を付加するのに役立ちます。アルゴリズムを使用すると、プロセスを自動化するためのプログラム コードを記述したり、大量のデータに対して詳細な調査を実施したりするよりもはるかに信頼性が高く、高速になります。

機械学習アルゴリズムは、提供されたデータを利用して一連の結果を生成する数学的手法です。したがって、機械学習のプロセスでは、データの重要性が極めて重要になります。 ML を活用した人工知能プログラムの効率は、アルゴリズム コードに入力されるトレーニング データの品質によって決まります。不正確なデータセットはパフォーマンスを低下させる可能性もあります。

ML アルゴリズムが価値の高い出力を生成するには、高品質のトレーニング データセットが利用可能であることが必須です。トレーニング データセットは、AI アプリケーションを念頭に置いて開発された、注釈付きまたは図解されたデータです。

機械学習アルゴリズムの作業を推進するデータには、主に 2 種類あります。

1. 手動データラベル付け

2. 自動データラベル付け

3. AI支援によるデータ注釈

自動、手動、人間によるデータ注釈には、いくつかの重要な違いがあります。手動のデータラベル付けでは、生データのクラウド強制ラベル付けにより、共有ガイドラインまたは手法に従って追加のラベルが定義されます。自動データラベリングでは、トレーニングデータはプログラムによってラベル付けされ、実行のためにロードされる前に正確性がチェックされます。さらに、AI 支援によるデータ ラベリングでは、高品質のトレーニング データを生成するために、自動化された手順と人間の努力の両方が必要です。

データベースアルゴリズムの現実世界への応用

アルゴリズムと技術は、さまざまな業界や経済セクターに適用できます。デジタル技術とデータ駆動型エコシステムの時代では、複雑な要求により、効率的なデータの作成と開発という課題に直面しています。スマートシティ、サイバーセキュリティ、スマートヘルスケア、ソーシャルメディア、ビジネスなどの分野でも、ML はデータの構造化と利用可能なデータ処理を継続的に実現し、より良い意思決定を行っています。パフォーマンスを向上させ、ビジネスの持続可能性を高めます。

医療分野では、AI プログラムが、可用性の高いトレーニング データに基づいてタスクを実行しています。このデータにより、Two Billion などの健康アプリは、オブジェクト、アクション、属性、オーディオビジュアル入力、音声入力、ニューラル ネットワーク、音声出力、ボディ コントロールなどを検出して、顧客が健康トレーニング プログラムの進捗状況を追跡できるようになります。は、AI 対応アプリケーションが次のような複雑なタスクを解読できるよう支援しています。

• シーンを理解する
• 話し言葉を理解する
• オブジェクトとアクションを理解する
• チャットボットを通じて音声言語を生成する
• アシスタントの身体の制御
• 人間の姿勢を理解する
• 視覚的な概念をテキストなどと結び付ける
• 行動

金融などの分野では、機械学習アルゴリズムが企業が将来の投資機会を特定するのに役立っています。一方、政府機関では、ML アルゴリズムが複数のソースからの複雑なデータを処理するだけで、詐欺や個人情報の盗難に対処し、公共事業の効率を向上させるのに役立っています。さらに、データ量が増加するにつれて、機械学習 (ML) は複雑なデータセットを使用して垂直ビジネスが将来の多くの課題に対処するのを支援することで価値を高めています。

注釈

理想的には、機械学習は、結果を得るための静的な式を使用せずに、大量のデータを伴う複雑な計算タスクを処理するために使用されます。長年にわたり、機械学習の分野は研究開発が続けられ、ヘルスケア、エネルギー生産、自動車、航空宇宙、製造、金融などのビジネス分野はすべて機械学習モデルの恩恵を受けています。機械学習モデルとアルゴリズムは、業界固有の問題の解決に役立ち、物体検出、信用スコアリング、取引予測、DNA 配列決定、予測メンテナンスを通じて、将来的には業界全体のソリューションを可能にします。

今後数年間、データが増加し続け、可変データに対する需要がさらに高まるにつれ、機械学習アルゴリズムを搭載した AI プログラムを使用して実行される他の多くのタスクが見られるようになると予想されます。これらのアルゴリズムのモデルは、データの読み取りと処理に役立ち、世界中の企業部門にバランスのとれた持続可能性を提供します。