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ソース：Agsandrew / Dreamstime.com
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機械学習には大きな可能性がありますが、機械学習を有効にするには適切に実装する必要があります。
機械学習は、データから学習して予測を行うことができる特別なタイプのアルゴリズムです。さまざまなソースからより多くのデータを収集するにつれて、機械学習は予測をより適切に行うことができます。ただし、注意が必要な落とし穴もあります。
機械学習とは
トピックに深く入り込む前に、機械学習が実際に何であるかを知ることが非常に重要です。これは人工知能の分野であり、計算による学習と提供されたデータのパターンの認識に焦点を当てています。現在では、多くの高度なアルゴリズムの助けを借りて、独自に意思決定を行うことができるマシンを作成するために使用されています。
機械学習アルゴリズムを使用すると、機械は知識を獲得し、現実世界を探索することでさまざまなことを知り、獲得した知識に関する質問をすることができます。これらの機能は、マシンが周囲から考え、理解し、同様に学習し、すべての概念の背後にあるロジックを見つけ、予測し、それに応じて予測を行うのに役立ちます。
機械学習の仕組み
この概念は実際にはそれほど新しいものではありません。機械学習は、特定のデータプールから学習し、それに基づいて予測を行うことができるアルゴリズムのセットに他なりません。データと予測の精度は密接に関係しているため、より多くのデータを使用すると、より正確な予測が得られます。
そのため、操作を管理するための事前定義されたルールは必要ありません。この概念は継続的に機能します。より良い結果を得るために、一連のデータにさまざまな種類の洗練されたアルゴリズムを自動的に適用します。この連続的で反復的なサイクルは、周囲を慎重に分析し、特定の問題に対する適切なソリューションを予測し、最終的に正しい決定を下すのに役立ちます。
機械学習が非常に重要な理由
これに対する答えは、このコンセプトを成功させる主な原因であるいくつかの要因にあります。これらの要因を見てみましょう。
計算手法もムーアの法則に従って徐々に進歩しています。 IBM、NVIDIA、その他のようなさまざまな企業が、計算方法を改善するためにいくつかのイノベーションを開発しています。これらの進歩は、データをより良い方法で処理するための計算手法の作成に役立ちます。
アルゴリズムへのいくつかのアプローチは、データの特異点とプロセスの理解に応じて、ブラックボックスと呼ばれます。通常、ブラックボックスは、取得された入力と提供された出力の観点からのみ表示できるシステムまたはアルゴリズムです。これらのアルゴリズムまたはシステムは、内部の仕組みやそれらの背後にあるロジックのビューを提供しないため、不透明度のみが提供されます（黒）。これらは、組織の技術的および文化的な問題を引き起こすことが知られています。
データが大幅に変更されているときにブラックボックスアプローチが不十分な場合、理解不足のため、システムが危険にさらされる可能性があります。モデルが失敗する理由を説明することは非常に困難であり、組織の成長を大幅に後退させる可能性があります。
プログラミングに関する技術的負債とは、最適なソリューション全体ではなく、短期的に実装しやすいコードを選択することが多いケースを指します。これは通常、プログラミングに対する非常に貧弱なアプローチであり、そのようなコードは後でより深い問題を開発する可能性があり、それは借金と呼ばれます。
これらのシステムは、本質的に自己最適化されていないため、時間の経過とともに技術的負債を蓄積する可能性があります。技術的負債は、パイプラインのジャングル、エンタングルメント、宣言されていない顧客、隠れたフィードバックループ、活用されていないデータの依存関係など、さまざまな方法で現れます。これは、数学者とエンジニアをバランスよく雇って、これらの負債を減らすようにアルゴリズムを計画することで解決できます。 （機械学習を実装するプロの詳細については、「データサイエンティスト：Tech Worldの新しいロックスター」を参照してください。）
人間のバイアス
アルゴリズムの選択は人間によって行われるため、バイアスをかけることができます。これにより、不適切なアルゴリズムが選択される場合があります。
たとえば、全員が同じ学校を卒業したチームでは、同じアルゴリズムのセットを選択する傾向があります。そのため、さまざまな種類のアルゴリズムをチームに注入するか、多くの異なるアルゴリズムを一緒に使用するのが最善です。
未来とは？
私たちの世界は、新しく進化するテクノロジーの助けを借りてゆっくりと変化しています。機械学習は、意思決定プロセスで十分な支援を提供することにより、目的地へのドライブを導くのに役立ちます。企業のコスト削減に役立つだけでなく、すべての調査とデータを考慮に入れてビジネスの品質を改善する正しい方法を示します。将来、より良いソリューションを提供するという有望な特性を示しています。
概要
機械学習は多くの注目を集めてきた概念であり、おそらくすべての誇大広告に応えるでしょう。非常に変革的であるため、あらゆるビジネスのあらゆるワークフローで作業することができます。このサービスを適切な方法で統合する組織には、大きなメリットがあります。ただし、コインを適切に統合するには、コインの両面について知ることも非常に重要です。