Machine Learning
Machine Learning
Machine Learning（機械学習）とは
ひとことで
人がルールを一つひとつプログラムするのではなく、コンピュータがデータから規則性やパターンを学び、予測や判断を行えるようにする技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習に大きく分けられる。
たとえると
料理を「レシピの丸写し」ではなく「何度も作って味見をしながら覚える」ようなものです。人が細かい手順をすべて書かなくても、経験（データ）を積むことで、うまくいくやり方を身につけていきます。
現場ではこう使う
クレジットカード会社では、以前は「深夜の高額決済」などのルールを人が作って不正利用を検知していましたが、手口が変わるたびにルールを書き直す必要がありました。過去の正常な取引と不正な取引のデータから機械学習でモデルを作ったところ、人が気づかなかったパターンも検知できるようになりました。現在は、新しいデータで定期的に学習し直しています。
試験のポイント
EXAM POINT「データから学習してルールやパターンを獲得する」と出てきたら機械学習です。人が条件分岐のルールを書く「ルールベース」の仕組みとの違いや、学習によってできた「学習済みモデル」、学習に使う「教師データ」という言葉が問われます。包含関係は「AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング」で、機械学習はAIを実現する手法の一つである点を押さえましょう。
混同しやすい用語との違い
- Deep Learning機械学習の一手法で、多層のニューラルネットワークを使い特徴を自動で学ぶ
- LLM機械学習（ディープラーニング）で作られたモデルの一種。機械学習は「作り方」、LLMは「作られたモデル」