saito

記者紹介

saitoxu(さいとぅ)

株式会社Carat 最高技術責任者 京都大学大学院修了。新卒でITベンチャーに就職し、BtoBのWebサービス開発に従事。キカガクOnlineでは機械学習を学ぶ初心者が、次のステップを踏み出すのに役立つ情報を発信していく予定。

イラストで分かる!機械学習の3つの使い道

今回は機械学習の具体的な使い道をお伝えします。
機械学習には様々な手法がありとっつきにくい印象がありますが、何ができるかに着目すれば意外と種類は多くありません。

はじめに

機械学習は何となく知っているけれど、具体的にどう使えるのかイメージが湧かないという方は多いのではないでしょうか。

今回は図解入りで、分かりやすく機械学習でできる3つの使い道を紹介していきます。

1. クラス分類 (Classification)

まず1つ目はクラス分類です。

クラス分類とは何かというと、データ1をクラスA、データ2をクラスCというように、データを適切なクラスに分類することを指します。

これは例えばどう使われているかといいますと、有名なところでは迷惑メールのフィルタリングで使われています。

メール1は正常なメール、メール2は迷惑メールとして分類、といった要領ですね。

クラス分類

2. 回帰 (Regression)

2つ目は回帰です。

聞きなれない言葉かと思いますが、回帰は過去のデータから未来の値を予測することを言います。

回帰の用途は製品の売上予想など、様々なシーンで利用されています。

回帰

3. クラスタリング (Clustering)

最後はクラスタリングです。

クラスタリングではたくさんのデータの中から、似ているデータ同士をまとめ上げ、グループに分けていきます。

上述のクラス分類に似ていると思われるかもしれませんが、クラス分類は答えとなる過去のデータが必要なのに対し、クラスタリングは必要ありません。

※専門的に言うと、クラス分類は教師あり学習、クラスタリングは教師なし学習に分類されます。

クラスタリング

おわりに

以上、機械学習の3つの使い道についてお伝えしました。

使い道をしっかり意識しておけば、これから機械学習を学ぶ上での理解の助けとなるはずです!