はじめに
本blogではオペレーションズ・リサーチをはじめ、コンピューターサイエンスで使われる学習方法や統計的な情報の扱い方について、その方法や目的などなるべく簡易な表現で説明をして行くことを目的としています。
コンピュータサイエンスを先行している学生、機械学習を学ぼうとしている初学者の方、あるいはこうした言葉に戸惑う文系諸君の勉強の取っ掛かり材料にできるような技術ブログです。
機械学習とは
コンピュータに情報を教え込むこと、これが機械学習です。最近流行りのAIの根幹となっているような技術です。例えば手元に無数の写真があったとして「この人は男性ですか」という質問をコンピュータにします。写真からどれが男性か教えこまれているコンピュータは、入力された写真を見て「男性です」と答えることが出来ます。コンピュータに教え込むことを学習といいます。
一口に機会学習と行っても統計的なアプローチやニューラルネットワークなどがあるなど分類が難しいのですが、AIなどで用いられるコンピューターを用いた解析技術全般、その他ラスタリング手法であるK-meansや特徴抽出法であるNMF、共起を用いた分類などについて説明していきます。
最後に
機械学習とはどんなものか、レコメンドエンジンや笑顔検出などがどのように作られているか具体的にイメージできるようになってもらえればとおもいます。
皆さんの少しでもお役に立てたら幸いです。