どうも、そらです！
今回は、近年様々な分野で活用されている機械学習についてまとめていきたいと思います！
機械学習とは、学習データからパターンを学習し、特定のタスクを実行できるようにした人工知能（AI）の一手法のことです。
機械学習を用いて、画像処理によるデジタル画像の分析や自然言語処理によるチャットボットなどが開発されています。
この記事では、この機械学習の定義や区分、学ぶために便利なツールを紹介していきます！
この記事で分かること
・機械学習とは何か（定義や区分）
・機械学習を行うためのツール
機械学習をこれから学んでみたいと思っている方は、ぜひ参考にしてみてください！
機械学習の定義
機械学習とは、コンピュータを用いて大量のデータの中からパターンを学習し、予測や判断といった特定のタスクを実行させる手法のことです。
これは、人の知能をコンピュータに実行させる人工知能（AI）の一種となります。
機械学習は大量のデータを処理することが可能であり、金融分析や様々な機器の製造、医療分野にまで応用されています。
機械学習は学習の仕方や問題設定の違いによっていくつかのカテゴリー、学習モデルに分けられます。
また最近よく目にするディープラーニングは、機械学習の中の一つの独立手法です。
それでは、以下でそれぞれのカテゴリーや学習モデルの特徴についてまとめていきます。
機械学習のカテゴリー
機械学習のデータの学習方法には、教師あり学習と教師なし学習があります。
教師あり学習
教師あり学習では、既にあるデータとそのデータに対する正しい応答をセットでコンピュータに与えることで、学習を行います。
あらかじめ正解も合わせて与えて学習させるので、新たなデータに対して合理的に予測が行えるようになります。
予測したいデータの応答が入手可能な場合に教師あり学習を行います。
教師なし学習
教師なし学習では、教師あり学習と異なり、データの応答は与えずに学習を行って、データに内在したパターンを見つけ出して予測を行います。
応答を得られないデータを用いる時に使用します。
学習モデル
機械学習では問題設定によって様々な学習モデルがあります。
代表的なものには、人間の脳や神経回路を模してつくられたニューラルネットワークなどが挙げられます。
ニューラルネットワークは画像処理や自然言語処理などに応用されています。
機械学習を学ぶためのツール
機械学習でよく利用される言語はPythonです。
エディターには、Jupiter NotebookやVScodeなどを利用します。
Jupiter Notebookは各ブロックごとにプログラムを実行可能なので、プログラムを書きながら部分的に実行して想定通りに動くかを確認できます。
機械学習を勉強する方は、途中でプログラムの確認ができるJupiter Notebookは使いやすいかと思います。
VScodeは複数のファイルを用いてプログラムを実行したい方におすすめです。
続いて、機械学習を学ぶ際に便利なツールと利用方法を紹介します！
機械学習を学ぶ際に便利なツール
はじめて機械学習を学ぶ方は、Googleが提供しているGoogle Colaboratoryを利用するのもおすすめ。
Google Colaboratoryは、ブラウザ上でPythonを記述・実行できるため、環境の構築をする必要がありません。
加えて機械学習にあると便利なGPU/TPUを無料で利用でき、機械学習用のライブラリも充実しています。（ただしGPU/TPUの利用量には制限があります。）
利用を始めるには、Googleアカウントを作り、ブラウザでGoogle ColaboratoryにアクセスすればOK！
終わりに
今回は、機械学習についてその定義や区分、学ぶ際に便利なツールを紹介しました。
現在、様々なツールやサービスが普及し、機械学習が手軽に試せるようになっています。
ぜひ実際にプログラムを動かして色々試してみてくださいね！
今後も機械学習の学習方法などを、サンプルプログラムと合わせてまとめたいと思っています！
それではまた、次の記事で！
