5分で分かる機械学習（ML）
1分 ―― 機械学習 （ML：Machine Learning）とは 人間が経験から学ぶように、機械がデータから学習することを機械学習（ML）と呼びます。例えば犬や猫の画像データから「あれが犬」「これが猫」と判断できるように学習することなどです。これは人間の子供に犬や猫を見せて「あれが犬」「これが猫」と覚えさせるのに似ていますね。 「5分で分かる人工知能（AI）」でも説明しましたが、機械学習には例えば、回帰分析や主成分分析、決定木、サポートベクタマシン、ディープラーニング（＝ニューラルネットワークという仕組みを発展させたもの）など多くの手法（後述）があります（図1）。 統計学と機械学習の違い 回帰分析や主成分分析と聞いて、統計学の多変量解析を思い浮かべたかもしれません。実際に、一部の統計学の手法は機械学習でも使用します。しかし、統計学はデータを分析してインサイト（＝内在する本質）を得ること
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
AIが見つけた、埋もれたQiita良記事100選 - Qiita
背景 Qiita殿堂入り記事、と、７つの「驚愕」 良い記事なんだけどなかなかいいねがつかなかった記事を、 AIによって発掘したいという試み。 または、機械によって「いいね」かどうか判断させたり、 何いいねになる記事なのか、予測することは可能なのか？という問題を考えてみたい。 以下の２つの記事の中でも少し予告していた、 一番難しそうな内容に挑戦してみる。 Qiita殿堂入り記事ランキングを作った物語（2018/06/29投稿） Qiitaの記事データの取得と、全体感について記載。 既にいいねを多数集めている「良記事」を「殿堂入り」として月ごとにまとめ。 直近１年のQiita記事分析で分かった７つの「驚愕」（2018/07/03投稿） 直近の記事データから、傾向分析を実施し、 様々な知見や気づきを得ることが出来た。 上の記事を読んでいない人へのまとめ。前回までのあらすじ Qiitaのデータを分
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DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
