アルゴリズム

アルゴリズムとは

レシピを見ながら料理をしたことはありますか?あるいは、フローチャート(A の場合はこちら、B の場合はこちらというもの)に従って意思決定した経験はありますか?コンピュータにとっての機械学習アルゴリズムとは、そのようなものです。 フローチャート アルゴリズムは、問題を解決するための段階を追った計算手順と見なすことができます。特定のタスクを実行するためのロードマップともいえるでしょう。Facebook や Google で各ユーザーに表示される投稿や広告を決定するために、アルゴリズムが使われていると言う話を聞いたことがあるかもしれません。アルゴリズムは世界中の企業での情報処理、数値計算やその他の関連業務にも日々使用されています。機械学習とデータサイエンスでは、パターンを明らかにする予測分析モデルを生成するためにアルゴリズムが不可欠です。企業は予測モデルを使用して、過去データに基づく予測を行うことができるのです。近年は様々なアルゴリムが開発されていますが、ほとんどのデータサイエンティストは少数の使い慣れたアルゴリズムに依存しがちです。そのために、データサイエンティストの作る予測モデルの精度が上がらない事があります。

なぜアルゴリズムは重要なのか

アルゴリズムはあらゆる計算の中心的存在です、コンピュータがどのように動作すべきか、具体的にどのような方法で問題を解決すべきかを定義します。データサイエンティストや数学者は、より効率的かつ論理的に問題を解決するための基礎として、複雑なアルゴリズムを頻繁に使用します。一方私たちは、日常生活の中でメールをチェックしたり音楽を聴いたりするときに無意識にアルゴリズムを使用しています。現実世界で機械学習とデータサイエンスによってビジネス上の問題を解決するには高度なアルゴリズムが必要で、それらを使いこなすには多くの時間をかけてスキルを学習する必要があります

アルゴリズム + DataRobot

ひとつのひとつのアルゴリズムを手動で実行する従来のデータサイエンス手法は、これからの時代きわめて困難で時間がかかるようになるでしょう。特徴量エンジニアリングやモデルチューニングなどの複雑で技術的なデータサイエンスの技術に多くの作業が伴うとは言うまでもありません。DataRobot は予測モデルの構築プロセスを自動化し、数十のモデルを並列実行することで、生成できるモデルの数を増やすと同時に、実行にかかる時間を短縮します(その結果生産性が約 10 倍に高まります – Trupanion 社の事例をご覧ください)。