機械学習における 5 つのよくある問題点とその解決方法

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機械学習のさまざまな使用例について聞いたことがあるかもしれません。たとえば、カンファレンスへの出席、AI 技術を共有する LinkedIn の投稿、ブログ記事などでは、AI について言及されています。機械学習という言葉は知られていますが、その意味をどの程度理解しているでしょうか?

IT やデータ サイエンスの業界の専門家は、これらのテクノロジーに非常に精通しています。しかし、業界の経験がない人にとっては、この用語を適切に説明する必要があります。機械学習に関する説明が曖昧なため、多くの誤解も生じています。

機械学習とは何ですか?

機械学習ではデータから学習します。つまり、収集されたデータを処理してより良い結果を提供するのに役立ちます。規模に関係なく、すべての企業は時間の経過とともに蓄積される情報を収集します。データの種類が多岐にわたるため、このデータを手動でフィルタリングするのは簡単ではありません。

機械学習は、データを整理して分析することで、企業が日常の問題を解決するのに役立ちます。機械学習は人工知能の一部であり、使用方法や要件に応じて 2 つの用語が同じ意味で使用されることもあります。機械学習を通じて適切なアルゴリズムでデータを処理することで、多くの時間を節約できます。

機械学習の歴史

機械学習という用語は、1949 年にドナルド ヘブが著書『行動の組織化』で脳細胞の相互作用のモデルを説明する際に初めて使用されました。しかし、当時は機械学習についての明確な説明はありませんでした。画期的な進歩が達成されたのは 1950 年代になってからでした。

1950 年代、IBM のコンピューター専門家であるアーサー・サミュエルが、チェッカーゲーム用のコンピューター プログラムを開発しました。このプログラムは保存スペースをほとんど必要とせず、盤上の駒の位置に基づいてスコアリング システムを構築しました。システムは双方の勝利の可能性を計算できます。

機械学習技術は時間の経過とともに大きく進化してきました。今日、人々は音声、顔認識、カメラフィルターなどの機能を楽しみ、インターネットを閲覧しながら機械学習インフラストラクチャを作成することさえできます。

よくある問題と解決策

どのプログラムやプロジェクトでも、必ず何らかの問題が発生します。機械学習アプリケーションで注意が必要な一般的な問題点は次のとおりです。

（１）自動化は必要か？

インターネット上には機械学習に関する記事がたくさんあるため、その情報が本物かどうかを見分けるのは困難です。機械学習を利用するプログラムやソフトウェアは非常に多く、選択肢は無限にあります。ただし、使用するソフトウェアを選択する前に、まず解決したい問題を理解して適切な解決策を見つけてください。

自動化を導入することで解決できる一般的なビジネス上の問題がいくつかありますが、機械学習を含む自動化技術を導入する前に、より深く検討する必要がある問題がいくつかあります。

覚えておくべき重要な点は、機械学習は自動化に役立ちますが、すべての自動化テクノロジーに機械学習が必要なわけではないということです。

（２）データの品質

データの品質が高いほど、機械学習はより効果的になります。多くの企業は、職場の問題に対する最善の解決策を見つけることも含め、業務を効率化するために機械学習と人工知能に依存しています。したがって、機械学習とそれに関連する手順を使用する場合、より正確な結果を生成するには、提供されるデータが適切に準備され、クリーンで完全なものでなければなりません。

（３）インフラ

機械学習は非常に高速に動作するため、大量のデータ処理能力が必要となり、実行する作業量には高度なハードウェアが必要になります。したがって、企業が機械学習を導入してその機能を調査する前に、パフォーマンス要件が満たされるようにテクノロジーとハードウェアを更新しておく必要があります。

新しいテクノロジーを導入するにはコストがかかりますが、うまく活用すれば利益が得られます。企業は、現在のシステムのハードウェアの一部をアップグレードし、ストレージ容量を拡張することができます。

（４）実施

機械学習は複雑であり、企業がこの分野をさらに深く探求することを選択する場合、専門家の指導と支援が必要になります。別の種類のプログラムに切り替えると混乱が生じ、調整に多くの時間が必要になる場合があります。セキュリティなど、他にも留意すべき点があります。したがって、企業はプロセス全体をガイドできる実装パートナーの支援を求める必要があります。

通常、パートナーは機械学習技術に精通した IT 専門家です。これらは、企業がどの機械学習やその他のプログラムが最も適しているかを判断するのに役立ちます。同様に、異常を発見し、予測分析を実行し、ビジネスのニーズをより簡単にモデル化することもできます。

（５）技術資源の数

機械学習と人工知能は比較的新しい業界であるため、この分野で熟練した人材は多くありません。そのため、機械学習技術を導入する必要がある企業には、それに対応する人材が不足している可能性があります。アウトソーシング サービスは、最適なサポートを提供できる専門家、特に高品質の作業を提供できる専門家の数が限られているため、高額になります。

機械学習は人類を滅ぼすのか？

機械学習については興味深い話がたくさんありますが、そのうちの 1 つは、機械学習が人類を滅ぼす可能性があるというものです。 AI や機械学習は賢すぎて、人間よりも多くのことを学習してしまうのではないかという懸念があります。したがって、彼らは機械学習は無視できない力であり、人類に脅威をもたらすと考えています。

映画ではロボットが人間に危害を加え、世界を支配しますが、機械学習テクノロジーはまさにそれを行う可能性があるため、人々は機械学習を危険だと考えています。そのため、機械学習は阻止されなければなりません。専門家は、人工知能は人工的な神経接続を通じて脳のシステムを理解することに成功したが、機械が世界を支配する可能性は存在しないと指摘している。

結論は

機械学習は人類にとって有益な技術です。機械学習にはまだ再検討や研究が必要な側面もありますが、それが人々の仕事や生活をより良くすることは否定できません。機械学習の概念は理解するのが難しいですが、専門家は時間の経過とともにそれをより単純な方法で表現できるようになりました。機械学習はまだ開発段階にあり、機械学習が提供する機能をさらに発見するには専門家のさらなる努力が必要になるでしょう。