活用事例続々、「機械学習」の五つの使い途 - 「機械学習」の破壊力：ITpro Activeより
- クラスタリング（Clustering） -- 値の類似性を基に、与えられたデータを複数のグループに分けるもの。検索エンジンや、ユーザーの嗜好をグループ化する場合などに使う。
- クラス分類（Classification） -- 与えられたデータに対して、適切なクラスを割り当てる用途だ。迷惑メールの分類や画像の識別などが代表例である。
- レコメンデーション（Recommendation） -- これは最もなじみ深い機械学習だろう。ユーザーの過去の行動履歴から、反応しそうな情報を推測するものである。
- 回帰（Regression） -- 売上高や株価、機器の異常の予測などに使う。過去の値から未知の数値を予測する用途である。
- 情報圧縮（Dimensionality Reduction） -- データの特徴を維持しながら、データ量を減らす用途だ。相関関係がある値がある場合に、片方のデータだけを残すときなどに使う。
※なお、自動車の自動走行や自律型ロボットに使う学習技術は、強化学習である。強化学習は試行錯誤を繰り返しながら正解を学習するもので、機械学習とはやや異なる。
(2016/04/01)