機械学習

機械学習では、人が手順を一つずつ書く代わりに、過去のデータを読み込ませて答えの出し方を学ばせます。学び方には、正解をつけたデータで学ぶ教師あり学習、正解なしでデータの構造を見つける教師なし学習などがあります。ディープラーニングも、機械学習の中の一つの方法です。

業務では、売上や在庫の予測、顧客の分類、設備の異常の検知、迷惑メールの判定などに使われます。表の形のデータを扱う場合は、ディープラーニングを使わない従来の機械学習で十分な精度が出ることも多く、どの項目が結果に効いたかを示しやすい利点があります。

結果の良し悪しは、学ばせるデータの量と質に大きく左右されます。過去のデータに偏りがあれば、予測にも偏りが出ます。使い始めた後も、データの傾向の変化に合わせて学び直す運用を考えておきます。データを集める段階から何を予測したいのかを決めておくと、必要なデータをそろえやすくなります。