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機械学習の自動化とは
AMB - Automated Model Building-

awinaのイメージ

AI・機械学習とは

AI・機械学習とは、AIの中核技術のひとつです。最近よく耳にするディープラーニングや教師あり学習、教師なし学習なども、大きく分けるとすべて機械学習に含まれます。
入力されたデータ(これを学習データと呼びます)を忠実に再現する方法を探す、これが機械学習が行っていることです。
機械学習のメリットは、指示を出さなくても自分で学習して結論が出せる、という点にあります。
機械学習以前のプログラミングは、データだけでなく、そのデータをどのように処理しなさい、という指示をプログラミングしてはじめて結果が出るという仕組みでした。
したがって、全てのパターンを洗い出しする必要があり、新しいパターンが出てきた場合は、プログラムの改修が必要でした。
機械学習の仕組みを用いることで、これまでデータが膨大すぎたり、プログラムが複雑で、諦めていたような処理も可能になりました。

膨大なデータイメージ

機械学習の種類

機械学習の種類 機械学習の種類

機械学習は大きく分けて
教師あり学習と教師なし学習、強化学習の3つに分けられます。

  • 教師あり学習入力する値とそれに対する正解がセットになった学習データをコンピュータに与え、学習させる方法です。例えば、昨日までの来客数と、来客数に影響を与えたデータ(天候など)を学習させ、明日の来客数を予測するものが教師あり学習です。
  • 教師なし学習正解データが与えられない学習方法です。データの傾向を分析することが目的で、例えば大量の顧客情報を、人が気付いていない属性を検出していくつかのグループに分けることができます。また、人が気づいていないような異常をデータから検知する問題も教師なし学習にあたります。
  • 強化学習選択肢に対して報酬を設定し、「報酬が最大になる行動」を学習するものです。人間にも勝てるAIチェスに用いられている学習がこの方法です。

AIモデラーはこのうち、「教師あり学習」「教師なし学習」
およびこれら2つの学習方法を組み合わせた「半教師あり学習」を利用したAIを作成することができます。

機械学習の自動化
Automated Model Building (AMB)

データサイエンスイメージ

機械学習を業務で活用するためには、機械学習を使って何を実現したいのかを定義し、必要なデータを取得、データを綺麗に整え、データの特徴を読み取り、AIモデルをプログラミングし、精度を測定し、AIの出す予測結果を検証するという作業を、AIが目的を実現できるレベルに達するまでデータサイエンティストが繰り返し行います。そのためにAIの実用化には数年単位の時間がかかるケースも少なくなく、また目的を達成できず実用化に至らないことすらあります。
これまでデータサイエンティストの手で行われていたこれらの作業を自動化することを、「機械学習の自動化:Automated Model Building (AMB)」と呼びます。機械学習の自動化により、データサイエンティストの作業を効率化、またデータサイエンスの知識を持たない人でも機械学習を活用をすることが可能となります。AIモデルの調整に費やしていたリソース問題を解決できることで、お客さまは課題定義とデータ準備に注力できることになります。

膨大な分析・AIモデル作成の
所要時間短縮を実現

膨大な分析と所要時間短縮を実現 膨大な分析と所要時間短縮を実現

AIモデラーで簡単に機械学習の活用を

AIを活用して何を実現したいのかを決め、そのためのデータをご準備ください。あとはAIモデラーが最適なAIを作成してくれます。AIモデラーはさまざまな分析手法を用いて、お客さまの目的実現のためのAIモデルを作成します。

分析手法 説明 学習方法
クラス分類 入力データから、カテゴリーを予測する 問い合わせメールの情報から、対応部署を判断する 教師あり
回帰 入力データから数値を予測する 市場情報から、株価を予測する 教師あり
予兆診断 時系列データから、事象が起こる前に予兆する タービンの故障を事前に予兆する 教師あり/半教師あり
クラスタリング データを性質の似ているグループに分ける 購買データから顧客の購買傾向をつかむ 教師なし
異常検知 入力データの分類から局所的に外れているデータを特定する 情報システムのログデータから不正な行動ログを検知する 教師なし

*教師なし学習および半教師あり学習は、現在SDK版でのみ利用可能です。

AIモデラーは、さまざまな業界の
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