AI技術を活かすためのスキル ―データをビジネスの意思決定に繋げるために

付録A機械学習の初歩についての簡単な説明

付録では、機械学習とは何かについて完結した形で簡単に説明する。複雑な手法の内部まで踏み込むことはしない。本書のテーマは、これらのテクノロジーから価値を生み出す方法を学ぶことであり、これらさまざまな手法の内容を学ぶことではない。この付録の目的はバックグラウンドとなる知識を提供することであり、できれば機械学習がどのような仕組みで機能しているかについてのイメージを伝えられればと思っている。興味のある読者のために、A/Bテストの基礎についても説明する。

A.1　機械学習とは何か

機械学習は、データとアルゴリズムを使って何らかの課題を達成することを機械に学習させるための方法を研究する科学分野である。アルゴリズムとは、目標を達成するためのレシピ、すなわち目標が完全に達成されるまで繰り返し適用される命令の連なりである。アルゴリズムは、人間がコンピュータとやり取りするための手段であるプログラミング言語で書かれている。プログラミング言語による記述は、コンピュータが処理、計算できるマシン語に翻訳される。

A.2　MLモデルの分類

機械学習アルゴリズムは、まず教師あり、教師なしのどちらかに分類される。

一般に、課題の達成に成功したかどうかを誰かまたは何かが教えてくれる場合、それは教師ありの学習である。

たとえば、コンガのような楽器の演奏方法を学ぶときには、先生がよい音とはどのようなものかを実演して示してくれる。

あなたは自分で同じような音を出そうと努力し、先生はテクニックや音が完全なものに近くなっているかどうかを教えてくれる。

このように、理想と試みを比較するプロセスが含まれる学習を教師あり学習と呼ぶ。

図A-1 機械学習モデルの分類法

A.2.1　 ...