タイニーエムエル

第3章 機械学習 マシンラーニングを使いこなす

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

テクノロジーの分野で、マシンラーニングや人工知能（AI）にまつわるような神秘性を持つ分野はほとんどない。たとえあなたが他の領域で経験を積んだエンジニアであっても、機械学習は山のような前提知識を必要とする、密度の濃いテーマのように思えるかもしれない。MLについて読み始めると、学術論文や曖昧なPythonライブラリ、高度な数学を引き合いに出した説明に出会い、多くの開発者は落胆する。何から手をつければいいのかさえわからず、気が遠くなることもあるだろう。

実際のところ、機械学習は簡単に理解でき、テキストエディタさえあれば誰でも利用できる。いくつかの重要な考え方を学べば、自分のプロジェクトで簡単に使うことができる。神秘的なものの下には、様々なタイプの問題を解決するための便利なツールセットがある。魔法のように感じることもあるかもしれないが、それはすべて単なるコードであり、それを扱うのに博士号は必要ない。

本書は、小さなデバイスを使ったマシン学習について書かれている。この章では、MLを始めるために必要なことを学ぶ。基本的な概念をカバーし、いくつかのツールを調べ、シンプルな機械学習モデルをトレーニングする。我々の焦点は小さなハードウェアにあるので、ディープラーニングの背後にある理論や、そのすべてを機能させる数学については長くかけない。後の章では、ツールや、組み込みデバイス用にモデルを最適化する方法について深く掘り下げていく。しかし、この章が終わる頃には、重要な用語に慣れ、一般的なワークフローを理解し、さらに学ぶにはどこに行けばいいかを知っているだろう。

この章では、以下を取り上げる：

• マシンラーニングとは何か？

• 解決できる問題の種類

• 主要な用語と考え方

• 機械学習の最もポピュラーなアプローチのひとつであるDeep Learningで問題を解決するためのワークフローを紹介する。

チップ

ディープラーニングの背後にある科学について解説した本や講座はたくさんあるので、ここでは割愛する。とはいえ、ディープラーニングは魅力的なトピックなので、ぜひ探求してみてほしい！私たちのお気に入りのリソースをいくつか「機械学習の学習」にリストアップしている。しかし、有用なものを作り始めるのに、すべての理論が必要なわけではないことを覚えておいてほしい。

機械学習とは何か？

ウィジェットを製造するマシンを所有しているとしよう。時々故障し、修理にお金がかかる。もしあなたが演算子中のマシンに関するデータを収集すれば、故障しそうなタイミングを予測し、ダメージが発生する前に演算子を停止させることができるかもしれない。インスタンスンスなら、生産率、温度、振動の大きさなどを記録できるだろう。これらの要素の組み合わせが、差し迫った問題を示しているのかもしれない。しかし、どうやってそれを突き止めるのか？

これは、機械学習が解決するために設計された問題の一例である。基本的に機械学習とは、過去の観察に基づいて物事を予測するためにコンピューターを使用するテクニックである。工場のマシンのパフォーマンスに関するデータを収集し、そのデータを分析して将来の状態を予測するコンピュータープログラムを作成する。

機械学習プログラムの作成は、通常のコードを書くプロセスとは異なる。従来のソフトウェアでは、プログラマは入力を受け取り、様々な規則を適用し、出力を返すアルゴリズムを設計する。アルゴリズムの内部演算子はプログラマによって計画され、コードの行を通して明示的に実装される。工場のマシンの故障を予測するには、プログラマはデータのどの測定値が問題を示しているかを理解し、それを意図的にチェックするコードを書く必要がある。 ...