人工知能の書籍を数冊読んでみました。
その中の機械学習についてほんの一部分だけ
簡単に言うと、人が条件を設定するのではなく、データから条件を学習させる。
その中の機械学習についてほんの一部分だけ
簡単に言うと、人が条件を設定するのではなく、データから条件を学習させる。
値が変動する条件を学習して、特定の値を予測。
特定のカテゴリに値する条件を学習する、分類の予測。
複雑なことをやっていることではなく、この組み合わせになる。
最大のメリットは人が定義する事が難しい条件を実装できること。
学習方法として、教師あり、教師無しと呼ばれる学習方法がある。
教師ありはインプットとアウトプットからデータを正解として与える。
教師なしは正解は教えずに機会がその傾向を導き出す。
ただ、データさえあればどんなルールも導き出せる魔法のツールではない。
例えば、自社内サーバーに累積されたログをもってサーバーの負荷が上がる条件を
学習することはできない。日によってアクセス数が違ったり、あるイベントの有無が
といったデータが必要になる。
機械学習には予測に必要十分なデータがあって初めて効果を出せる、精度を出せる手法。
また、単にデータを集めただけでなく様々な加工をして機会が学習できるように
学習用のデータを作成する必要がある。
まだまだAIについては色々な知識が必要なようですが、実際にビジネスチャンスとして
今から大きな可能性がある分野だと思います。