機械学習の進化 新しいコンピューティング・テクノロジーの登場により、今日の機械学習は昔の機械学習とは様変わりしています。機械学習は元々、パターン認識と、特定のタスクを実行するようにプログラミングされなくてもコンピューターは学習できるという理論、この2つからから誕生しました。人工知能に興味を持った研究者たちは、コンピューターがデータから「学習」できるのではないかと考えるようになったのです。機械学習の「反復的」という側面は重要です。なぜなら、新しいデータを処理させるたびに、モデルが自律的に適応していくからです。 モデルが学習した結果を使用して、信頼性・再現性のある意思決定およびその結果をもたらします。 この科学はそれほど新しいものではありませんが、まさに今、新たな勢いを見せています。 機械学習のアルゴリズムは長年にわたり数多く存在してきましたが、ビッグデータに対して複雑な数値計算を自動的に、超
ISPはデータ解析の技術をより磨くべく、平成２６年データ解析コンペティションに参加しました。このコンペティションでは「共通の実データを元に、参加者が分析を競う」ことがテーマです。 我々のチームでは、スーパーの購買履歴データから、近い将来に購入額が低下して離れていく顧客を予測することを目標としました。本記事では、我々の取った解析アプローチと解析結果の概要を紹介します。 by Hirakawa 2015/06/24 機械学習を用いた解析アプローチ ISPでは、機械学習を用いたデータ解析の研究を行っており、今回のコンペティションでも機械学習を用いた解析を研究テーマとしました。 機械学習では、タスクを実行するために必要な学習を、データから自動的に行います。ここでいうタスクとは、顧客のクラスタリング、顧客行動の予測、問題顧客の判別など、データを使って実現したい内容のことを指します。機械学習には様々な
Amazon Machine Learningによる機械学習を理解する | DevelopersIO
用語の意味が分からない！ Amazon Machine Learningを始めてみようとナビゲーションに沿ってサンプルを触ってみると、なんとなくできてしまう簡単さではありますが、実際のところ用語の意味がよく分かりません。そこで、この記事では、Amazon Machine Learningを学ぶ上で必要になるであろう単語の意味や、機械学習の勘所になりそうな部分についてご紹介したいと思います。 どんなタイプの機械学習なのか？ Amazon Machine Learningは、「教師あり学習」をすることができます。その中でも、「二項分類」、「多項分類」、「回帰分析」を行うことができます。 学習方法 教師あり学習（Supervised Learning） 事前に与えられた教師データ（訓練データ）を使って学習します。教師データに基づいて一般化（モデル化）し、未知のデータに対する出力を予測します。 教
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