機械学習とは？ざっくりと3行で
- 人間が正解のルールをすべて書くのではなく、コンピュータが大量のデータからパターンを見つけ出す技術のこと！
- それが将来の予測や分類の自動化という役割を果たし、人間では処理しきれない膨大な情報を扱う状況で有効だよ。
- 現場で使うと手作業による判断コストが大幅に減り、客観的なデータに基づいた意思決定ができるようになるんだ。
【深掘り】これだけ知ってればOK！
機械学習の本質は、コンピュータによる 学習と予測 です。あらかじめ正解となるデータを与えて このパターンのときはＡである と覚えさせる手法（教師あり学習）や、データの中から似たもの同士をグループ分けさせる手法（教師なし学習）などがあります。今の時代、すべての条件を人間がプログラムに書き込むのは不可能なため、この コンピュータに判断基準を作らせる 仕組みが不可欠になっています。
会話での使われ方
このデータを使って、来月の在庫推移を機械学習でシミュレーションしてみましょう。
機械学習のアルゴリズムは何を選定する予定ですか？
機械学習にかける前に、外れ値を除去する前処理をしっかり行っておいてね。
【まとめ】3つのポイント
- 経験から学ぶデジタル脳：過去の事例を積み重ねて、未知のデータに対する回答を導き出す仕組み
- 条件分岐の自動生成：人間が もし〜なら と書く手間を省き、AIに最適な境界線を引かせる合理性
- データによる競争力の向上：勘や経験に頼っていた領域を数値化し、精度の高いビジネス判断を実現する
よくある質問（FAQ）
- Q機械学習はいつ使うのがベストですか？
- Aルールが複雑すぎて手動でプログラムするのが難しい場合や、膨大なデータから一定の傾向を導き出したいときに最適です。
- Q機械学習を失敗させないコツはありますか？
- Aゴミを入れればゴミが出るのGIGOの原則を忘れず、学習させるデータの質と量を確保することに最も注力すべきです。
- Q機械学習の具体例は何ですか？
- Aメールのスパム判定、ネット通販のおすすめ商品表示、銀行の不正利用検知などが代表的です。
- Q機械学習とAIとの違いは何ですか？
- AAIは知能を持つコンピュータ全般を指す広い言葉であり、機械学習はその中の学習に特化した手法の一つという関係性です。
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