実践 機械学習システム

2

1

章 

Python

ではじめる機械学習

1.1

　機械学習と

Python

はドリームチーム

機械学習を用いることで、いくつかの例（上手くいった時のデータ、または、失敗した時のデータ）

をコンピュータ（ソフトウェア）に与え、問題の解法を学習させることができます。たとえば、あなた

は毎朝コンピュータの電源をつけると、同じトピックのメールを対象のフォルダに分けているとしま

しょう。しばらくして、この作業に退屈を覚えたあなたは、これを自動化できないかと考えるかもしれ

ません。そのための一つのやり方としては、自分の脳を分析して、メールの振り分けを行うときに用い

るルールを書き出すことです。しかし、これは複雑で効率が悪く、常に不十分なものとなるでしょう。

あなたはあるルールを見落とすかもしれないし、あるルールに関しては必要以上に詳述するかもしれま

せん。より将来性を考えた優れた方法は、メールに関するデータ（本文のテキストデータやメタデータ

など）とそれに相応しい

フォルダ名のペアデータをいくつか用意し、それをアルゴリズムに与えること

で、コンピュータに自動で最適なルールを見つけ出させることです。ここで用いるペアデータは、あな

た自身が用意した訓練データであり、結果として得られるルールの集合（これは「モデル」とも呼ばれ

ます）は、これから先のメールについても適用できます。これが機械学習の最も単純な例です。

もちろん、機械学習（たびたび「データマイニング」や「予測分析」を指して、機械学習と言うこと

もあります）自体は新しい分野 ...