【AI for HR③】機械学習／Machine Learningとは？

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さて、今回はAIを理解する上で欠かせない機械学習（Machine Learning）について書いていきます。

まず、機械学習を理解するために人間の学習と比較してみよう。

人間も何かを学習するときは、実際にやってみて、やり方を工夫して、少しずつ良くなっていくプロセスがあります。機械学習も簡単に言えばその流れであり、失敗という事実から学び、改善していくというプロセスを指しています。従って、機械学習というのは、Aというやり方、A+というやり方、A++というやり方の変化を機械が自動的に生み出していく技術を指します。

また、MIT Sloan School of Managementのプログラムでは、機械学習をいかのように定義付けます。

It as a discipline tries to design, understand, and use computer programs that learn experience for the purpose of modeling, prediction, or control.（機械学習は、モデル化、予測、管理制御を目的とし、訓練としてコンピュータープログラムを設計し、理解し、使おうとすること）

さらに、こんな補足説明がなされます。

Machine Learning is not to specify the solution directly but try to automate the process of finding the solution.（MLはソリューションや解決策を示すのではなく、解決策を見つけるプロセスを自動化するもの）

「機械的に学習していく技術」と覚えればいい

色々とあるのですが、結局は学習プロセスが機械的（自動）か、それとも手作業かの違いと覚えればいいでしょう。機械学習（Machine Learning）の成果は以下の大きく4つに分類されるのですが、この機能を使って開発されたもの、特に有名なものがGoogle翻訳やAlphaGoです。

機械学習を効果的に行うために必要な条件

しかし、MLも万能ではありません。以下のような条件下であればMLがその効果を発揮しますが、それ以外であれば意味がない（かもしれない）と言っていいものです。