拙速でもいい。ITパスポート合格したいno.19
最近は毎日のように『AI』（エーアイ）の文字を目にします。Artificial Intelligence（人工知能）ですね。
『人間に見抜かれないAI』というのを今いろんな人たちが目指しています。そのためには「AIが思考する」ことが重要な要素となっています。
機械学習とは
さて、その『考えるAI』を実現するために、機械（コンピューター）にたくさんの情報を学習してもらい、そこから正しい答え（正誤判定）や法則・パターンを見つけ出していきます。
このプロセスと技術が「機械学習」と呼ばれるものです。
＜理解のポイント＞
＜機械学習＞
機械に多種多量のデータを与え、予測や正誤判定、未知のパターン・法則を導き出す技術。
〇 ３つの手法
・教師あり学習 ：問題と答えをセットで与えて学習させる
・教師なし学習 ：問題だけ与えて学習させる
・強化学習 ：試行錯誤でAI機能を強化する
〇 学習の特色
・教師あり学習 ：問題と答えのセット学習により正誤判定ができる
・教師なし学習 ：未知のパターンを見つけ出す、クラスタリング
・強化学習 ：エージェントが報酬を受け取ることで最適解を導く
〇活用事例
・教師あり学習 ：需要予測、不正探知、症状診断
・教師なし学習 ：消費者の購買志向（隠れた発見）、レコメンデーション
・強化学習 ：自動運転、AI将棋（碁）、株式投資
深層学習とは
機械学習には、これとは別に「深層学習」という手法もあります。
人間の脳の構造を模して（ニューラルネットワークを構築）、データの中から人が気づかないようなパターンや関連性を探し出すのに役立ちます。
ニューラルネットワークを構成する3つの層「入力層」「中間層」「出力層」の内、中間層を深くした機械学習が深層学習（Deep Learning）です。
では、今日はここまで。お疲れさまでした！