人工知能ブームを冷静に再検討してみる（その４）ビッグデータと機械学習 くねくね科学探検日記

今のAIブームを作り上げた中心的な技術は、ビッグデータと機械学習だと思う。 Googleやアップルやアマゾンの、音声認識やサジェスト機能など、現実に使われていて、たしかに以前に比べると圧倒的に性能が向上しているのが解るのは、この技術に関するものだからだ。 ビッグ・データというのは、もともと、何に使って良いかわからないけど、とにかく膨大に集まってしまうデータのことだった。 ビッグという言葉から量が多いことがポイントだと誤解している人が多いけど、それは違うんだよね。 データはたくさんあればあるほどより正確に何かわかるってもんじゃなくて、知りたいものをうまく代表した標本が選べば、わりと少ないデータでも全体の内容を正確に調べられる。それが統計ってものなわけだ。 一方、ビッグデータのいちばんのポイントは、量の問題より、とりあえず使い道がわからないと言うことなんだよね。 上記のIT大手企業

[arakik10]

"あるスーパーマーケットで、店員の誰かがある位置にいるときに限って，売り上げが大きく伸びると言うことがデータから明らかになった"