機械学習

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概要

機械学習とはなんたるかを説明する上で大きく２つの側面から見るとわかりやすい。

・機械学習は、”特徴”をつかみ”法則化”する

・機械学習は、法則を”自動化”する

１つ目の側面から見ていこう。機械学習はその名の通り、学習する機械（マシーン）だ。この機械（マシーン）は、データから反復学習をし、学習結果を法則化する（法則化をモデル化とも呼ぶ）。また、この反復学習からある事象（コト・モノ）の”特徴”をつかむのが最大のポイントでもある。丸暗記的に全部覚える、というものではなく、沢山のデータからある事象の傾向・クセといった”特徴”を捉えにいく。うまく事象の特徴を捉えられると、それを次回以降にも利用できる”法則”に昇華させるのだ。

そして、事象の特徴をつかんで法則化できた状態を”自動化”し、以降の再現性を作るのが２つ目の側面だ。学習する機械（マシーン）であることからもわかるように、機械学習はシステムそのものだ。ただしシステムといっても、ルールベースの条件文を数万行と記述していくようなシステムではなく、法則を自動化する部分において、ノンプログラミングでシステム化を行うものである。もちろん機械学習を動かす上で、様々なプログラムは必要となるが、「特徴から生まれた法則性を自動化する」というコア部分は、ルールベースのプログラミングで構成されるものではない、という意味として捉えてもらいたい。