この世界の多くのものは、その意味を誰でも容易に理解でき、ほとんど意識せずに利用することができます。たとえば、「止まれ」の道路標識は、一部が雪で覆われていてもその役目を果たしますし、通常の 5 倍の大きさの椅子があったとしても、「座るもの」だということがわかります。しかし、通常のコンピュータには、こうした直観的なロジックが通用しません。今日、コンピュータにこのメリットをもたらそうとしているのが、高度な技術を取り入れた機械学習です。コンピュータの可能性をさらに広げる機械学習について学びましょう。
農家でのキュウリの選別(日本)や、眼病を診断する医師のサポート(インド)など、人々が問題を解決したり、生活の質を高めたりする方法が機械学習によって変わりつつあります。業界、分野、用途を問わず、さまざまな問題の解決で機械学習がどのように役立っているかをご紹介します。
機械学習で最も有効な手法は、機械に正解のサンプルを学習させ、同じ動作を行えるようにすることです。 したがって 機械学習に適しているのは、数百 数千回と繰り返してきた作業がある場合です。 この作業の正解である動作のデータがあれば、これを機械に学習させることで同じ動作を自動化できます。 何億回でも機械はサンプルを学習し、データから学ぶので、はじめから相当なデータを用意する必要があります。
TensorFlowは、Google が独自の機械学習用に内部で開発したオープンソースのソフトウェアで、すでに外部にもリリースされ 企業や教育機関で使われています。 機械学習のシステムを一から構築せずにすむように、土台の部分をある程度提供して商品やサービスの開発に 利用していただくことが狙いです。 機械学習は既存の作業を自動化したり効率化したりすることは得意ですが、新しい発見をすることや次の手順を決定することはできません。 開発やかじ取りは人間が受け持つ必要があります。 新しい道具は 使い方に試行錯誤するものです。 最初から完璧に使いこなしてたちまち問題が解決することはありえません。 機械学習の使い方は ビジネスの数だけあります。 想像もしないような 可能性が広がっているのです。