機械学習のお勉強。
AIは、大きく分けると「汎用型人工知能」と「特化型人口知能」の2つに分類することができます。…特化型人工知能は、過去のデータの蓄積から学習し、特定の分野の問題解決や作業を独自に行うことができる人工知能です。…
そして機械学習は、特定の事象のデータを解析して、その中から特徴
...続きを読むやルールを学習し、判断や予測を行うテクノロジーであり、特化型人工知能の一つのカテゴリであるといえます。
機械学習は、主に以下のような目的で利用されます。1つ目は、データを分類すること。…2つ目は、見つけ出したルールから未来を予測すること。…3つ目は、データの最適化。…4つ目は、対象を認識すること。
「強化学習」は、教師あり学習とも教師なし学習とも異なるアプローチを取った、今もっとも注目すべき機械学習の手法です。強化学習は、どのような行動を取れば最大の「報酬」が得られるかを、コンピュータが試行錯誤しながら学んでいくことで最適な判断に到達します。
「教師あり学習」では、正解ラベルの付いた大量のデータを用意してコンピュータに学習させますが、そのデータを意する作業は非常に大変です。そこで、機械学習の学習効率を高める手法として、「能動学習(アクティブラーニング)」という手法が注目されるようになりました。
能動学習では、コンピュータが正解ラベルなしのデータの中から「どのデータに正解ラベルを付けたら認識率が上がるか」を判断し、人間がラベル付けを行います。