機械学習（ML）

機械学習（ML）は、人工知能（AI）のダイナミックなサブフィールドである。 人工知能 機械学習（ML）は人工知能（AI）のダイナミックなサブフィールドである。 機械学習（ML）とは、人工知能（AI）のダイナミックな一分野である。先駆者である アーサー・サミュエルによって1959年に提唱されたこの学問分野は、コンピューターに以下の能力を与える。 パターンを特定し、決定を下し、過去の情報に基づいて結果を予測する。静的な命令に従うのではなく MLアルゴリズムは、静的な一連の命令に従うのではなく、学習データに基づいて数学的モデルを構築する。 学習データに基づいて数学的モデルを構築し、予測や判断を行う。 タスクを実行するように明示的にプログラムされることなく。

コアとなる学習パラダイム

機械学習アルゴリズムは一般的に、データからどのように学習するかによって分類される。これらのパラダイムを理解することは 与えられた問題に対して適切なアプローチを選択するために不可欠である：

• 教師あり学習：教師あり学習 アルゴリズムはラベル付けされたデータセットで学習される。モデルは 入力と出力の対応付けを学習する。 画像分類やスパムフィルターのようなタスクによく使われる。 以下のようなリソースがある。 IBMの教師あり学習ガイドのようなリソースは、これらのワークフローに関するさらなる洞察を提供してくれる。 のようなリソースは、これらのワークフローに対するさらなる洞察を提供する。
• 教師なし学習：このアプローチでは このアプローチでは、アルゴリズムはラベル付けされていないデータを処理し、隠れた構造やパターン、例えば購買行動による顧客のグループ化などを発見する。 を発見する。クラスタリング クラスタリングはこのパラダイムの基本である。
• 強化学習： エージェントは、ある環境において行動を行い、報酬や罰則という形でフィードバックを受けることで、意思決定を行うことを学習する。 報酬や罰則の形でフィードバックを受ける。この方法は、ロボット工学や戦略的なゲームプレイに見られるような複雑なタスクのためにエージェントを訓練する際に重要である。 ロボット工学や戦略的ゲームプレイに見られるような複雑なタスクのためにエージェントを訓練する際に重要な手法である。
• 半教師あり学習： このハイブリッド・アプローチは、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて使用する。 ラベル付けにコストがかかる場合、学習精度が向上する。

MLと関連概念との区別

MLはしばしば同じ意味で使われるが、データサイエンスのエコシステムでは関連用語と区別することが重要である：

• ディープラーニング（DL）：A MLの特殊なサブセットで、複雑なパターンをモデル化するため 複雑なパターンをモデル化するニューラルネットワーク（NN）。 をモデル化する。ディープラーニングは、次のような分野での現代のブレークスルーを牽引している。 コンピュータ・ビジョン（CV）や自然言語処理 処理のブレークスルーを牽引している。
• データマイニング：この分野は 大規模なデータセットの中から、これまで知られていなかったパターンや関係を発見すること。MLが予測と意思決定に重点を置くのに対し MLが予測や意思決定に重点を置くのに対し、データマイニングは実用的な洞察の抽出に重点を置く。 SASアナリティクス。
• 人工知能（AI）： スマートマシンの創造を目指す包括的な分野。MLは、AIを実現するための統計的手法を提供する実用的なサブセットである。 手法を提供する実用的なサブセットである。

実際のアプリケーション

機械学習は、さまざまな業界を変革する多くのテクノロジーを支えるエンジンである。

1. ヘルスケアにおけるAIMLモデル 医療画像解析を行うことで 診断に革命をもたらしています。アルゴリズムは MRIスキャンで腫瘍のような異常を高い精度でdetect し、放射線科医による病気の早期発見を支援する。 ネイチャー・メディシン（Nature Medicine）』誌などに掲載された研究は、このような進歩を頻繁に取り上げている。 といった学術誌に掲載された研究が頻繁に取り上げられている。
2. 自動車におけるAI： 自律走行車は、周囲の状況を把握するためにMLに大きく依存している。 に依存している。膨大な量の走行映像から学習されたシステムは 歩行者、他の車、交通標識をリアルタイムで識別し、安全なナビゲーションを保証する。 安全なナビゲーションを保証する。ウェイモのような企業は ウェイモのような企業は、こうした高度な知覚スタックを活用している。

機械学習の導入

MLソリューションの開発には、データの収集、モデルのトレーニング、推論のための展開が含まれる。最新の のような最新のフレームワーク PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークは、これらのシステムを構築するために不可欠なツールを提供している。

以下はその簡潔な使用例である。 ultralytics ライブラリを使って、事前に訓練されたMLモデルで推論を行う。 モデルを用いて推論を行う。これは、最新のMLツールがいかに簡単にコンピュータビジョンのタスクに適用できるかを示している。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model suitable for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a remote image to detect objects
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results with bounding boxes
results[0].show()

また、実装を成功させるには モデル展開戦略とモニタリングに細心の注意を払う必要がある。 オーバーフィッティングのような問題を防ぐ必要がある。 モデルが学習データをうまく学習しすぎて、新しい入力に対して汎化できない。Scikit-learnのようなツールは Scikit-learnのようなツールは、伝統的なMLタスクに不可欠であることに変わりはない。 Ultralytics YOLO11アーキテクチャは アーキテクチャは最先端のものです。