概要
機械学習は、明示的にプログラミングしなくても、データから学習し、予測や意思決定を行うシステムを構築する手法です。大量のデータと適切なアルゴリズムを用いることで、人間が気づきにくいパターンを発見し、ビジネス課題の解決や新たな価値創造に貢献します。
機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の大きく3つに分類されます。教師あり学習では、正解データを用いてモデルを訓練し、予測精度を高めます。教師なし学習では、データの構造を分析し、クラスタリングや次元削減を行います。強化学習は、エージェントが環境とのインタラクションを通じて最適な行動を学習します。特徴量エンジニアリング、過学習の抑制、ハイパーパラメータの調整などが重要な要素です。近年では、ディープラーニングといった複雑なニューラルネットワークを用いた手法が注目されています。