2015年8月27日木曜日

身近に活用!機械学習 - Amazon Machine Learning -

こんにちは。上河佑里恵です。

先日までの猛暑が、いきなり秋口の涼しい気候になりました。
衣替えのタイミングに迷う季節ですね。

さて、今回のテーマは「身近に活用!機械学習  - Amazon Machine Learning -」です。


はじめに、機械学習について、簡単にご説明します。

機械学習は、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法です。
例えば、迷惑メール防止機能、SNSなどの顔認証などには、機械学習が使われています。
学習により、特定の電子メールや顔を識別することができるのです。
機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 (出典 ウィキペディア
ここでいう学習とは、様々なアルゴリズムを用いて得た知識から予測を行うことです。
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能がベースとなり、幅広く活用されています。
教師あり学習入力とそれに対応すべき出力(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)を写像する関数を生成する。例えば、統計分類問題では入力ベクトルと出力に対応する分類で示される例を与えられ、それらを写像する関数を近似的に求める。
教師なし学習入力のみ(ラベルなしの例)からモデルを構築する。データマイニング。
半教師あり学習ラベルありの例とラベルなしの例をどちらも扱えるようにしたもので、それによって近似関数または分類器を生成する。
強化学習周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習する。行動によって必ず環境に影響を及ぼし、環境から報酬という形でフィードバックを得ることで学習アルゴリズムのガイドとする。例えばQ学習がある。
トランスダクション(トランスダクティブ推論)観測された具体的な(訓練)例から具体的かつ固定の(テスト)例の新たな出力を予測しようとする。
マルチタスク学習関連する複数の問題について同時に学習させ、主要な問題の予測精度を向上させる。  
(出典 ウィキペディア

この機械学習を身近に活用することができるツールが、
「Amazon Machine Learning」です。
Amazon Machine Learningは、Amazon Web Services(AWS)によって2015年4月にリリースされた、『どのスキルレベルの開発者でも、機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービス』です。

機械学習の構築プロセスは、3 つの処理で構成されています。
「 データ分析 → モデルトレーニング → 評価 」という、シンプルな構成です。
機械学習において欠かせないデータ分析のプロセスでは、業界標準の品質メトリックスを計算し、モデルの動作の可視化を実現します。
メトリックスとは、様々な活動を定量化し、その定量化したデータを管理に使えるように加工した指標のことです。

Amazon Machine Learning のメリットは5つ挙げられています。
  1. 機械学習モデルを容易に作成 
  2. 数秒でモデルから予測を実行 
  3. スケーラブルで高パフォーマンスな予測生成サービス 
  4. 低コストで効率的 
  5. 実証済みのテクノロジーを活用
特に、「4.低コストで効率的」について、使用した分だけ料金が発生するので、安心して利用することができます。
また、Amazon Web Services と統合されており、データに容易にアクセスできるという特徴があります。
「機械学習」という取り掛かりにくいイメージを解消していて、親しみやすそうです。




近年、ビッグデータ分析が話題になっています。
ビッグデータを分析することで、傾向を知り、習慣の改善や新たな発見をすることができると思います。
一方で、統計やビッグデータ分析を日常の中で身近に感じることは、あまりないのではないでしょうか。
Amazon Machine Learningこそ、こんな時に役に立つ分析ツールであると考え、身近な活用シーンを想像してみます。

毎日の食事を記録し、食事の傾向を知り、健康管理に役立てる。
一日のうちに学習した外国語の単語を毎日記録し、覚えにくい単語を把握するなどして、学習に役立てる、など。
これらは、一日一日、少しずつデータを集積する方法です。

すぐにビッグデータを取得したい場合は、センサーを使って、短時間のうちに膨大な量のデータを取得するという方法があります。
音を感知するセンサーなら、いびき防止や、ボイストレーニングに役立つかもしれません。

身近な分析を、気軽にAmazon Machine Learningで行ってみてはいかがでしょうか。


『 機械学習 』(出典 ウィキペディア
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92
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『 メトリックス 』 (出典 メトリクスとは of メトリクス管理)
http://www.metrics.jp/abstract.html
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Amazon Machine Learning (出典 Amazon)
https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/
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