機械学習とは

機械学習は、成長を促し、新しい収益源を開拓し、困難な問題を解決することで、ビジネスを支援します。データはビジネスの意思決定の背後にある重要な原動力ですが、企業は従来、顧客のフィードバック、従業員、財務などのさまざまなソースから得たデータを使用してきました。機械学習の研究は、このプロセスを自動化および最適化します。非常に大量のデータを高速で分析するソフトウェアを使用することで、企業はより迅速に結果を得ることができます。

以下、主要産業で機械学習がどのように使われているかをいくつか見てみましょう。

製造

機械学習は、製造業における予知保全、品質管理、革新的な研究をサポートできます。機械学習テクノロジーは、企業がアセット、サプライチェーン、在庫管理などのロジスティクスソリューションを改善するのにも役立ちます。例えば、大手メーカーである 3M は、機械学習を使用してサンドペーパーを革新しています。機械学習アルゴリズムにより、3M は、形状、サイズ、向きのわずかな変化が研磨性と耐久性をどのように改善するかを分析できます。そこから得られた提案は製造工程に反映されます。

ヘルスケアおよびライフサイエンス

ウェアラブルセンサーとデバイスの急増により、大量の健康データが生成されています。機械学習プログラムは、この情報を分析し、リアルタイムの診断と治療で医師をサポートします。機械学習の研究者は、癌性腫瘍を検出し、眼疾患を診断するソリューションを開発しており、人間の健康状態に大きな影響を与えています。例えば、Cambia Health Solutions は機械学習を使用して妊婦の治療を自動化およびカスタマイズしています。

金融サービス

金融の機械学習プロジェクトは、リスク分析と規制遵守の体制を改善します。機械学習テクノロジーにより、投資家は株式市場の動きを分析したり、ヘッジファンドを評価したり、金融ポートフォリオを調整したりすることで、新しい機会を特定できます。さらに、リスクの高いローンの顧客を特定し、不正の兆候を軽減するのに役立ちます。例えば、個人金融会社の NerdWallet は、機械学習を使用してクレジットカード、銀行、ローンなどの金融商品を比較しています。

小売業

小売業は機械学習を使用して、顧客サービス、在庫管理、アップセル、クロスチャネルマーケティングを改善できます。例えば、Amazon Fulfillment (AFT) は、機械学習モデルを使用して配置場所が定かではない在庫を特定することで、インフラストラクチャのコストを 40% 削減します。これにより、毎年何百万もの世界中の貨物を処理しているにもかかわらず、顧客は商品をすぐに利用でき、時間どおりに到着するという Amazon の約束を果たすことができます。

メディアとエンターテインメント

エンターテインメント企業は、ターゲットオーディエンスをよりよく理解し、没入型のパーソナライズされたオンデマンドコンテンツを配信するために、機械学習に目を向けています。機械学習アルゴリズムは、トレーラーやその他の広告のデザインを支援し、消費者にパーソナライズされたコンテンツのレコメンデーションを提供し、さらには制作を合理化するためにデプロイされます。 

例えば、Disney は機械学習を使用してメディアライブラリをアーカイブしています。機械学習ツールは、メディアコンテンツに自動的にタグを付け、説明し、並べ替えることで、ディズニーのライターやアニメーターがディズニーのキャラクターをすばやく検索して確認できるようにします。

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンは、画像を自動的に認識して正確かつ効率的に記述する技術です。今日、コンピュータシステムは、スマートフォン、交通カメラ、セキュリティシステム、およびその他のデバイスから多くの画像や動画にアクセスできます。コンピュータビジョンアプリケーションでは、機械学習を使用してこのデータを正確に処理し、オブジェクトの識別や顔認識、分類、推奨、監視、検出を行います。

例えば、CampSite は、夏のキャンプ向けの主要なソフトウェアプラットフォームです。同社のキャンプでは毎日何千枚もの画像がアップロードされて、親に子供のキャンプ体験が伝わるようになっています。キャンピングカーの写真を見つけることは、両親にとって時間と労力のかかる作業になりました。CampSite は機械学習を利用して画像を自動的に識別し、お子様の新しい写真がアップロードされたときに保護者に通知します。

システムの出力が予測可能である場合、それは決定論的であると言われます。ほとんどのソフトウェアアプリケーションは、ユーザーのアクションに予測どおりに応答するため、「ユーザーがこれを行うと、それを取得する」と言うことができます。 ただし、機械学習アルゴリズムは、経験を積みながら観察を通じて学習します。したがって、それは本質的に確率論的です。ステートメントは、「ユーザーがこれを行うと、X% の確率でそれが発生する」というように変更されます。

機械学習では、決定論は上記の学習方法を適用する際に使用される戦略です。教師あり、教師なし、およびその他のトレーニング方法は、ビジネスの望ましい結果に応じて決定論的にすることができます。調査の質問、データの取得、構造、およびストレージの決定により、決定論的戦略と非決定論的戦略のどちらを採用するかが決まります。

深層学習は、人間の脳をモデルにした機械学習手法の一種です。深層学習アルゴリズムは、人間が使用するものと同様の論理構造でデータを分析します。深層学習は、人工ニューラルネットワークと呼ばれるインテリジェントシステムを使って、情報をレイヤーで処理します。データは、入力層から複数の「深く」隠れたニューラルネットワーク層を通って流れてから、出力層に到達します。追加の隠れた層は、標準の機械学習モデルよりもはるかに優れた学習をサポートします。

人工ニューラルネットワークとは

深層学習層は、人間の脳のニューロンのように動作する人工ニューラルネットワーク (ANN) ノードです。ノードは、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせにすることができます。深層学習アルゴリズムの各レイヤーは、ANN ノードで構成されています。各ノード、つまり人工ニューロンは別のノードに接続し、値番号としきい値番号が関連付けられています。ノードは、アクティブ化されると、その値番号を入力として次のレイヤーノードに送信します。出力が指定されたしきい値を超えている場合にのみアクティブになります。それ以外の場合、データは渡されません。

コンピュータビジョンとは

コンピュータビジョンは、深層学習の実際のアプリケーションです。人工知能がコンピュータに考えることを可能にするのと同じように、コンピュータビジョンは、コンピュータが見て、観察し、応答することを可能にします。自動運転車は、コンピュータビジョンを使用して道路標識を「読み取り」ます。車のカメラが看板の写真を撮ります。この写真は、車内の深層学習アルゴリズムに送信されます。最初の非表示レイヤーはエッジを検出し、次のレイヤーは色を区別し、3 番目のレイヤーは標識のアルファベットの詳細を識別します。アルゴリズムは、標識が STOP と表示されることを予測し、車はブレーキ機構をトリガーして応答します。

機械学習と深層学習は同じですか?

深層学習は機械学習のサブセットです。深層学習アルゴリズムは、機械学習アルゴリズムの洗練された数学的に複雑な進化と見なすことができます。

機械学習と人工知能は同じですか?

簡単な答えはノーです。機械学習と人工知能 (AI) という用語は同じ意味で使用される場合がありますが、同じではありません。人工知能は、機械をより人間らしいものにするために使用されるさまざまな戦略と技術の総称です。AI には、Alexa のようなスマートアシスタントから、ロボット掃除機や自動運転車まで、あらゆるものが含まれます。機械学習は、人工知能の他の多くの分野の 1 つです。機械学習は AI ですが、すべての AI アクティビティを機械学習と呼ぶことはできません。

機械学習とデータサイエンスは同じですか?

いいえ、機械学習とデータサイエンスは同じではありません。データサイエンスは、科学的アプローチを使用してデータから意味とインサイトを抽出する研究分野です。データサイエンティストはデータ分析にさまざまなツールを使用しており、機械学習はそのようなツールの 1 つです。データサイエンティストは、ビジネスモデル、ドメイン、データ収集などのデータの全体像を理解していますが、機械学習は生データのみを処理する計算プロセスです。

AWS は、機械学習をすべてのデベロッパー、データサイエンティスト、ビジネスユーザーの手に委ねています。 Amazon Machine Learning サービスは、ビジネスニーズを満たすために、高性能で費用効果が高くスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。

使用し始めたばかりの場合

AWS DeepRacer、AWS DeepComposer、AWS DeepLens などの教育用デバイスを使って機械学習を学びましょう。

既にデータアーカイブがある場合

組み込みのデータラベリングワークフローには、動画、画像、テキストをサポートする Amazon SageMaker Data Labeling を使用します。

既に機械学習システムがある場合

バイアスを検出するには Amazon SageMaker Clarify を使用し、パフォーマンスをモニタリングおよび最適化するには Amazon SageMaker Debugger を使用します。

深層学習を実装したい場合

大規模な深層学習モデルを自動的にトレーニングするには、Amazon SageMaker Distributed Training を使用します。 無料アカウントにサインアップして、今日から機械学習のジャーニーを始めましょう。