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データサイエンス|今、機械学習を学ぶ理由

需要が高まる機械学習

機械学習は、私たちの身の回りのどんなところで使われているのか考えてみましょう。

需要予測

機械学習の代表的な用途として、まず、需要予測があげられます。需要予測とは、過去のデータを用いてパターンを見出し、それに基づいて将来の状態を予測するタスクです。具体例として以下が挙げられます。

・今月までの購買履歴データを用いて来月の売上高を予測する
・売上数を予測することによって、在庫状況の最適化を図る
・過去の株価の変動のパターンから将来の株価を予測する

本講座の演習課題では、上記のようなリアルな購買データに基づく需要予測タスクに挑戦していただきます。

分類タスク

機械学習活用の2つ目の代表例は、分類タスクです。各データの特徴に基づいてどのカテゴリに所属しているかを判断します。具体例として以下が挙げられます。

病気の有無・陽性陰性の判定
スパムメールフィルタ
・ニュース記事の自動的カテゴリ振り分け
農作物の仕分け
推薦・レコメンドシステム

本講座中の演習では、腫瘍細胞の特徴に基づいて、陽性か陰性かを判定する分類モデルを構築していきます。

異常検知

3つ目の代表例は異常検知です。センサー等の測定データから、モデルの学習に効果的な特徴量を抽出し、それに基づいて異常や故障を検知します。異常検知システムは工場の製造ラインや常時モニタリングを必要とするデータセンターなどで活躍しています。

上記の例の他にも、様々な点において我々は機械学習のアプリケーションから恩恵を受けています。

機械学習が人気の理由

機械学習は何故ここまで普及できたのでしょうか?その背景として、機械学習モデルは、Pythonで実装されることが殆どということがあげられます。

Pythonはオープンソース(無償で利用可能)のプログラミング言語であり、かつ文法が非常にシンプルでどなたでも習いやすく使いやすいです。さらに、Pythonにはデータ分析、機械学習に特化した専門性の高いライブラリやソフトウェアツールがたくさん揃っています。

Pythonのライブラリを活用すると、長年かけて機械学習のアルゴリズムや複雑なコーディングを習得しようとしなくても、機械学習を手軽に活用できるのです。

そこで、機械学習を使えるようになりたい方は何を中心に勉強するかというと・・・

  • ライブラリの正しい使い方、使い分け
  • データ分析や機械学習モデルを構築する全体的な流れ
  • 精度を評価する仕組みと精度に関する考え方
  • モデルの精度を高めるためのコツ
  • ・機械学習モデルの学習データを準備する

が重要な項目として挙げられます。

上記の「学習データを準備する」はプロのデータ分析官でさえ、時間と労力がたくさんかかる作業です。これには、データの理解、分析手法の設計、特徴量(※)作り、データの前加工(ETL)などのプロセスが含まれています。

(※特徴量(英語ではfeature)とは、データの特徴を定量的に表した変数で、予測の手がかりとなる変数のことです。)

以上のことを、機械学習講座ではヤン講師が親切丁寧にお伝えします。

アガルートアカデミーの機械学習講座は、学習開始~基礎的な実践と順を追ってステップアップし、受講生をサポートします。
「Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門」では、機械学習の基本用語の解説からスタートし、簡単なタスクを通じて機械学習のイメージを持っていただきます。
「Lv2 ゼロから学ぶモデル構築超入門」では、実際のデータ分析の流れを把握することができます。ぜひご検討ください。