機械学習 応用分野

機械学習

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/15 15:33 UTC 版)

応用分野

機械学習には以下のような応用分野がある。

2006年、オンラインDVDレンタル会社ネットフリックスは、同社のレコメンダシステムより10%以上高性能な(ユーザーの好みをより正確に予測する)プログラムを捜す競技会 Netflix Prize を開催した。この競技会は数年かけて行われ、AT&T Labs のチームが「プラグマティック・ケイオス」[24] という機械学習プログラムで2009年に優勝し100万ドルを獲得した[25]

実応用

以下のものがある:

分類 具体例
認識[26] 画像認識 顔認証[27]
監視業務[27]
検査・検品[27]
画像の整理[27]
医療診断[27]
音声認識 音声入力[28]
議事録の自動作成[28]
コールセンターの補助または代替[28]
文章解析・文章認識 不正文章検知[29]
ニーズの把握[29]
過去の類似事例検索[29]
異常検知 故障の検知[30]
不審行動検知[30]
デフォルトの検知[30]
分析[26](多くは予測[31] 数値の予測 売上げなどの需要予測[32]
株価や経済指標の予測[32]
所要時間の予測[32]
劣化の予測[32]
品質の予測[32]
イベント発生の予測 購買や解約の予測[33]
故障の予測[33]
疾病の予測[33]
相性の予測[33]
対処[26] 行動の最適化 在庫の最適化[34]
広告の最適化[34]
キャンペーンの最適化[34]
出店の最適化[34]
配送の最適化[34]
作業の最適化 自動運転[35]
ロボット制御[35]
Q&Aの自動化[35]
表現の生成 翻訳[36]
要約[36]
画像生成[36]

ソフトウェア

各種機械学習アルゴリズムを備えたソフトウェアスイートとして、SASRapidMinerLIONsolverKNIMEWekaODMShogun toolboxOrangeApache Mahoutscikit-learnmlpyMCMLLOpenCVXGBoost・Jubatus などがある。

データロボット社[37] による複数の手法を並列計算させて比較する方法がある[38]


注釈

  1. ^ Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."[3]:vii
  2. ^ 人間の専門家が訓練例にラベル付けすることで提供されることが多いのでラベルとも呼ばれる。
  3. ^ 典型的には、p(x,y)に従って独立にDの各データを選ぶが、Dをどのような確率分布から選んだかによらず、定理は証明できる。

出典

  1. ^ Machine Learning textbook”. www.cs.cmu.edu. 2020年5月28日閲覧。
  2. ^ Harnad, Stevan (2008), “The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence”, in Epstein, Robert; Peters, Grace, The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer, pp. 23–66, ISBN 9781402067082, http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12954/ 
  3. ^ #bishop2006
  4. ^ Friedman, Jerome H. (1998). “Data Mining and Statistics: What's the connection?”. Computing Science and Statistics 29 (1): 3–9. 
  5. ^ Samuel, Arthur (1959). “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. IBM Journal of Research and Development 3 (3): 210–229. doi:10.1147/rd.33.0210. 
  6. ^ Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. pp. 2. ISBN 978-0-07-042807-2 
  7. ^ a b #瀧 p.20.
  8. ^ a b c d e f #ESL p11-12
  9. ^ a b #GBC 5.1.3節
  10. ^ #金森 p.3.
  11. ^ #瀧 p.8.
  12. ^ a b #瀧 p.36.
  13. ^ #瀧 p.30.
  14. ^ Lecture 12: Bias-Variance Tradeoff”. CS4780/CS5780: Machine Learning for Intelligent Systems [FALL 2018]. コーネル大学. 2020年11月10日閲覧。
  15. ^ #金森 p.13.
  16. ^ #金森 p.9.
  17. ^ a b #ESL p22-23
  18. ^ a b c d e f #ESL p559-561
  19. ^ Bishop, C. M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, ISBN 978-0-387-31073-2 
  20. ^ 統計的学習理論, 金森敬文, 機械学習プロフェッショナルシリーズ, 講談社, 2015, ISBN 9784061529052
  21. ^ "統計的機械学習理論と ボルツマン機械学習" 安田 宗樹. 山形大学
  22. ^ 上田. "統計的機械学習入門" NII. https://www.youtube.com/watch?v=wqb3k22toFY&t=478
  23. ^ Yoshua Bengio (2009). Learning Deep Architectures for AI. Now Publishers Inc.. p. 1–3. ISBN 978-1-60198-294-0. http://books.google.com/books?id=cq5ewg7FniMC&pg=PA3 
  24. ^ : Pragmatic Chaos
  25. ^ "BelKor Home Page" research.att.com
  26. ^ a b c #本橋2018 1.3章「人工知能の利用用途」「人工知能の3つの役割」の冒頭付近。
  27. ^ a b c d e #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-4「画像認識の具体例」
  28. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-5「音声入力の具体例」
  29. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-6「文章解析・文章認識の具体例」
  30. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-7「異常検知の具体例」
  31. ^ #本橋2018 1.5章 「分析とは?」冒頭
  32. ^ a b c d e #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-8「数値の予測の具体例」
  33. ^ a b c d #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-9「イベントの発生の予測の具体例」
  34. ^ a b c d e #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-10「行動の最適化の具体例」
  35. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-12「作業の具体化の具体例」
  36. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-13「表現の生成の具体例」
  37. ^ : DataRobot
  38. ^ DataRobot: https://www.datarobot.com






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