機械学習

機械学習とは

機械学習とは何ですか?とのご質問ですね?SF 小説のように、ロボットが人間と一緒に学校に通うわけではありません。人間の行動を真似たり、自力で歩いたり話したりする人工知能(AI)ロボットのことでもありません。(できるだけ)簡単に言うと、機械学習とは AI の一部であり、明示的にプログラミングすることなく、コンピュータがタスクの実行や予測について学習することを可能にします。機械学習はコンピュータサイエンスの中でも急速に進化している分野であり、AI、データサイエンス、計算統計、数学的最適化と密接に関連しています。機械学習の基本的な考え方としては、歴史的に観察されたデータから情報を得て、それをアルゴリズムで処理することで、過去に見られなかった状況を適切に一般化するパターンを発見します。簡単に言うと、アルゴリズムは例から学習します。次に、このような自己学習するアルゴリズムを類似のデータに適用し、将来の傾向について予測します。まるで、データに裏打ちされた自分だけの水晶玉のように。このため、機械学習はしばしば、予測分析の分野と関連して語られます。機械学習の良いところは、医療、保険、エネルギー、マーケティング、製造、金融テクノロジ(フィンテック)などさまざまな業種で実用化が期待できることです。機械学習を効果的に実装すると、実際のビジネスでの問題に対する最適解を見出すことができ、目に見えるリアルなビジネス上の価値を生み出します。

機械学習が重要である理由

ほとんどの統計分析はルールベースの意思決定を利用しますが、機械学習は各ステップを厳格に定めるルールでは定義できないようなタスクの処理に秀でています。機械学習は、人間には追跡するのが難しいか不可能な、結果が大量の要因に左右されるビジネスシナリオの数々に応用することができます。そのため、企業は機械学習をデプロイして、債務不履行、顧客離れ、詐欺、保険請求、再入院、サービス障害の予測や、その他多くのケースに利用しています。機械学習やその他の AI テクノロジを効果的に実装できた企業が大きな競争上の優位を獲得することは、想像に難くありません。McKinsey & Company 社の最近の報告によると、AI テクノロジは 2025 年までに 50 兆ドルもの価値を生み出すと予想されます。AI および機械学習テクノロジの導入に失敗した企業は、遠からず、この新たな領域を積極的に取り入れた企業に太刀打ちできなくなります。機械学習によって、バックミラー越しに昔ながら統計分析手法を見るのではなく、フロントガラスを通して予測分析を見ることが可能になります。

機械学習 + DataRobot

これまでの機械学習は、大量のコーディングを手作業で行う必要がある面倒なプロセスであり、組織が優れた技術を活用する能力を制限していました。社内に貴重なデータサイエンティストのチームを持たない企業では、開発・テストできるモデルの数が限られ、そうしたモデルは多くの場合、開発に時間がかかり、完成する頃には時代遅れになっていたのです。DataRobot は自動機械学習を創案することでこの問題を解決しました。機械学習のライフサイクルの面倒な部分を自動化する。それこそが、DataRobot の第一の存在意義なのです。高品質な機械学習モデルを構築するには、精巧な特徴量エンジニアリング、統計に関する博士レベルの知識、豊富なソフトウェアエンジニアリング経験が求められます。DataRobot は、機械学習をあらゆる組織のあらゆる人が利用できるようにするために取り組んでいます。データサイエンスの経験やコーディング知識がない人でも使用できる完全自動化されたモデリングプラットフォームに、世界トップクラスのデータサイエンティストの知識とベストプラクティスを組み込まれているため、かつてないほど迅速にインサイトを獲得できます。