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それでは、次に機械学習の基本的な原理を、非常に単純化して説明します。 ここでは機械学習が、「統計学から発達した学問」と考えると、理解しやすいと思います。 例えば、商店がチラシを配布してある商品を販売しようとします。その商品が何個売れるかの予測ですが、チラシの配布数、販売日の曜日、その日の天候などによって、変動することが考えられます。 つまり商品の販売数に影響を与える「因子」は多数あるため、上図の左下のような近似式になります。これを単純化して「チラシの枚数」だけにし、チラシ枚数と商品販売数の実績値をプロットします。 この場合、だいたいチラシが多いほど販売数が増えるような傾向があったとします。これを実績値と誤差が最小になるような直線を引いたのが、左上のグラフです。 この直線式が得られたら、右上のグラフのように、チラシ枚数 x を入力すると、販売予想数 y が求められるようになります。これが最も

５．AI関連用語集 一般的にAI（人工知能）と呼ばれている機械学習やニューラルネットワーク、深層学習に関する技術は、未だに発展を続けています。このため、そこで用いられている言葉は確定されておらず、同じ概念を異なる単語で表現する場合も多々あります。特に日本語の場合は、英訳された日本語と英単語が混在しているため混乱しているのが実情です。この「AI用語集」は、私が集めた備忘録ですので、学術的には不正確であることをご了解ください。 ５－１．機械学習（Machine Learning）／統計学関連用語 ５－２．自然言語処理（NLP）関連 ５－３．深層学習（Deep Learning）／Neural Network 関連 【アルゴリズム】【画像認識】【ニューラルネットワーク】 ５－４．最新用語・アルゴリズム ５－１．機械学習（Machine Learning）／統計学関連用語 ・回帰分析（regres

「ちくたくな世界」は、AIに関する最新ニュースの解説、機械学習と深層学習のわかりやすい説明、【新連載】「おしゃべりな人工知能講座」、エンジニア視点からの文明論を載せております。

ミステリィやエンターテイメント、恋愛小説に文芸小説など、確実に面白い本100冊を紹介するブックレビューです

■それでは「やさしい機械学習」を始めましょう。 『機械学習（Machine Learning・MLと略します)』とは、機械にデータを学習させ、データに潜むパターンや特性を発見し、予測させることです。 この機械学習は、人工知能（AI）における研究課題として、1960年頃から研究されてきました。何度かAIブームがありましたが、その長い研究期間に、大学では様々なMLアルゴリズムが考え出され試されてきました。 そして近年、成績が良く実績あるMLアルゴリズムは、コンピューターパワーの急激な進化と伴って、大学などの研究機関がオープンソース（OSS）化しました。このOSSのフレームワークが火付け役となり、機械学習は一気に実用化段階に入ってきます。 それではまず、そもそも機械学習は、何の役に立つのでしょうか？ ■その応用先を（2015年末の時点ですが）大まかに分類すると、次のようになります。 ・予測：最も