機械学習の応用にはどのようなものがあるのでしょうか?

機械学習の 2 つの主要なアプリケーション シナリオ - 回帰と分類

次の図に示すように、回帰と分類は、機械学習の問題の最も一般的な 2 つのタイプです。

回帰問題は通常、ラベル値が連続する値を予測するために使用されます。たとえば、住宅価格や将来の天気などの継続的な傾向や値を予測します。より一般的な回帰アルゴリズムは、深層学習の線形回帰アルゴリズムとニューラル ネットワークです。

分類問題は、物事にカテゴリ ラベルを付けることであり、その結果は、カテゴリのオプションである離散値になります。たとえば、写真に写っている動物が猫か犬かを判断する場合などです。 。分類には二値分類と多変量分類が含まれ、各クラスの最終的な正しい結果は 1 つだけです。分類は機械学習の古典的な応用分野です。最も基本的なロジスティック回帰アルゴリズム、古典的なデシジョン ツリー アルゴリズム、ディープ ラーニングのニューラル ネットワークなど、多くの機械学習アルゴリズムを分類に使用できます。また、マルチカテゴリ分類から派生したマルチラベル分類の問題もあり、代表的な用途には、ソーシャル ネットワーキング サイトに写真をアップロードする際の名前の自動ラベル付けや、Web サイトやアプリで同じユーザーに複数の製品を推奨するレコメンデーション システムなどがあります。特定の製品を複数のユーザーに提供します。

機械学習のその他の応用シナリオ

もちろん、回帰問題や分類問題に加えて、機械学習の応用シナリオは数多くあります。たとえば、教師なし学習における最も一般的なクラスタリングの問題は、ラベルを付けずに特徴の性質に従ってデータを異なるクラスターに分割することです (実際には、これはデータ分類です)。別の種類の教師なし学習には、関係に影響を与える相関ルールがあります。特徴の間を見つけることができます。

もう 1 つの例は時系列です。これは、トレンド データや季節ごとに変化するデータなど、時間の経過とともに内部構造が定期的に変化するデータ セットを指します。時系列問題は、実際には時間と期間に密接に関係する回帰問題です。具体的な応用シナリオには、金融市場の変動の予測、太陽活動、潮汐、天候、さらには星の誕生や銀河の形成の推測、伝染病の蔓延の予測などが含まれます。

構造化された出力もあります。通常、機械学習は答えや選択肢を出力しますが、学習によって構造を出力する必要がある場合もあります。それはどういう意味ですか？たとえば、音声認識では機械が文章を出力しますが、その文章は 0 ～ 9 の数字だけではなく、標準的な構造を持ち (0 ～ 9 を認識することが分類問題です)、通常の分類問題よりも一歩進んだものです。具体的なアプリケーション シナリオには、正しい文法構造を備えた文章を出力する音声認識や、規制に準拠した記事を出力する機械翻訳が含まれます。

一部の機械学習問題の目的は、問題を解決することではなく、世界をよりカラフルにすることであるため、次のようなアーティストが行っていた作業も AI で実行できます。 Google の Dreamwork では、2 つの写真のスタイルを組み合わせて芸術的なスタイルを移行できます。敵対的生成ネットワーク GAN は、本物のように見える画像を作成できます。デジタル特徴ベクトルの潜在空間をマイニングして、音楽、ニュース、ストーリーなどを作成します。

この機械学習アプリケーションを生成学習と呼ぶことができます。

機械学習の目標が意思決定を行うことである場合もあり、これは意思決定問題と呼ばれます。意思決定の問題は依然として本質的には分類問題です。なぜなら、各意思決定では実際に環境の特定の状態を分類するために最も適切な動作が使用されるからです。たとえば、自動運転における方向（左、中央、右）や囲碁における着地点は、依然として 19×19 のカテゴリの 1 つです。具体的なアプリケーション シナリオには、自動運転、ゲームをプレイするインテリジェント エージェント、チェスをプレイするロボットなどが含まれます。多くの意思決定の問題において、機械はどの決定が効果的で利益をもたらすのか、どの決定が効果がなくマイナスの利益をもたらすのか、そしてどの決定が長期目標にとって有益なのかを学習する必要があります。したがって、この場合は強化学習が一般的な手法です。

一般に、機械学習のコツは、自分の問題を理解し、その問題に最適な機械学習手法 (アルゴリズム) を選択すること、つまり、この問題に最も適している可能性が高いテクノロジーを見つけることです。 。 状態。シナリオやタスクを適切なテクノロジーと結び付けることができれば、問題が発生したときにアイデアを得ることができ、解決策をすぐに見つけることができます。次の図は、いくつかの一般的な機械学習アプリケーション シナリオと機械学習モデルを接続しています

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