The Data Science of Machine Learning | MicroAI™
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機械学習のデータサイエンス

07 9月18
Data Science of Machine Learning

機械学習のデータサイエンス

この記事は、以前に公開された「機械学習(ML)が簡単に」。このリーディングでは、機械学習を重要なものにするメカニズムと、重要なユースケースをさらに深く探求します。

機械学習とは何ですか?

機械学習を定義するために、以前の記事から書かれた定義を大まかに借ります:機械学習は、データ分析のシステムです データからの価値 手順とハウツーの最小限のオーケストレーション。

たとえば、機械学習アルゴリズムにデータを送り、このデータが「X」の写真であると述べ、機械が「学習」して「X」ではない他の写真と「X」を区別するまでアルゴリズムで複数の反復を実行できますバツ"。

表面レベルでは、特にマシンが識別するすべての「X」が完全に写真の一致である場合、これは簡単に見えるかもしれません。ただし、このプロセスの熟練度は、機械が半端の写真、写真の角、歪んだ写真、または「X」写真のその他のバリエーションを信頼できる0.01パーセントで識別できるようになると輝き始めます。エラー。

機械学習

機械学習のユースケース

機械学習は人工知能の一分野です。これは、機械学習機能を全面的または部分的に必要とする広範なユースケースを示唆しています。

ほとんどの機械学習のケースは、教師あり学習または教師なし学習のいずれかに該当します。前者は分類または回帰による学習を指し、後者はクラスタリングまたは関連付けによる学習を指します。簡単に言えば、教師あり学習には、何らかの入力と期待される出力が含まれます。ただし、教師なし機械学習には入力のみが含まれ、出力はアルゴリズムの裁量に任されます。当然、半教師付き機械学習が使用される場合もありますが、それはより発展した議論のためです。

さらにためらうことなく:

  • 予知保全: 機械学習により、通信、石油、ガス、農業などの貴重な資産を持つ業界で高度なPM機能が可能になります。これらの機能には、費用のかかる負債になる前の資産の故障の分析的予測が含まれます。
  • サービスチャットボット: データ分析と機械学習を使用して、すべての業界のサービスチャットボットを継続的に改善し、顧客ケアの向上と従業員の時間配分の改善を実現できます。
  • 音声対応サービス: AmazonのAlexaなどの音声起動デバイスは、顧客、従業員、および管理チームによるより迅速で便利なタスク処理を可能にします。機械学習は、新しい文のフレージングと自然な発話傾向に対する適応機能を強化することにより、これを新たな高みに押し上げます。
  • 銀行/ヘルスケア/マーケティング/保険: 同様の機械学習機能は、不正なトランザクションの検出、ICU占有割り当てのモデリング、Google Adwordsの入札、不正請求のモデリング、およびその間のあらゆる手段により、これらの業界で使用できます。

機械学習