機械学習（Machine Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

機械学習（Machine Learning）

機械学習（Machine Learning）とは、コンピュータがデータから規則を見つけ、新しいデータの予測や判断に使う技術のことです。人がルールを一つずつ書く代わりに、たくさんの例から、AI自身が規則を見つけます。迷惑メールの判別、需要の予測、画像の分類などに使われています。ディープラーニングは、機械学習の中でも、多層のニューラルネットワークを使う手法です。

機械学習（Machine Learning）関連用語

機械学習（Machine Learning）に関連する単語は以下の通りです。

• 教師あり学習（Supervised Learning）正解つきで学ぶ方法とは？→
• 教師なし学習（Unsupervised Learning）正解なしで学ぶ方法とは？→
• 強化学習（Reinforcement Learning）ごほうびで学ぶ方法とは？→
• ディープラーニング（深層学習）ディープラーニングとの違いは？→
• 過学習（Overfitting）覚えすぎて失敗するのはなぜ？→
• 教師データ学習に使うデータの選び方は？→

機械学習（Machine Learning）で知っておくと得する有益情報

機械学習は、使い方の型を知ると、自社の仕事に当てはめやすくなります。要点を3つにまとめました。

• 学び方は主に3種類正解つき、正解なし、ごほうびで学ぶ型があります。
• データの質が決め手量よりも、目的に合った正しいデータが成果を左右します。
• 万能ではない過去に似た例がない場面では、うまく予測できません。

機械学習の3つの学び方

目的に合ったデータを用意することが、機械学習の成果を決めます。

機械学習（Machine Learning）やさしい解説

機械学習って、AIと何がちがうの？

AIが「賢く見える仕組み全体」で、機械学習はその中の「例から学ぶ」方法です。料理で言えば、レシピを覚える方法の一つです。

たくさんの例から、コツを自分でつかむのが特徴です。

飲食店で過去の来店数と天気、曜日の記録から、翌日の来店数を予測する場合が典型です。予測が当たれば、仕入れや人員の準備に無駄が出にくくなります。まず手元の記録を整理するところから始めましょう。

機械学習（Machine Learning）についてのみんなの疑問

機械学習とディープラーニングは同じですか？

同じではありません。ディープラーニングは機械学習の一種です。機械学習の中でも、多層のニューラルネットワークを使う方法がディープラーニングです。

機械学習を始めるのに、どのくらいのデータが必要ですか？

課題によって異なり、決まった量はありません。簡単な予測なら数百件で試せる場合もあります。まず手元のデータで小さく試し、必要な量を見極めます。

専門家がいなくても使えますか？

ノーコードの製品を使えば、始めやすくなっています。ただし、目的の設定とデータの整理には、業務を知る人の関与が欠かせません。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

この記事は役に立ちましたか？

はい、役に立った いまいち

この記事をシェア

X Facebook LINE はてブ URLをコピー

ブログやSNSで紹介していただくときは、このページのURLをそのままお使いください（リンクはご自由にどうぞ）。

このサイトをホーム画面に追加

分からない言葉が出たとき、すぐ開けます。