用語集
機械学習きかいがくしゅう
最終確認日:
machine learning。 データからパターンを学習して予測・判断する AI の中核技術。
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machine learning。 データからパターンを学習して予測・判断する AI の中核技術。
機械学習 (machine learning) は、 大量のデータからパターンを 自動的に学習 して予測・判断を行う技術で、 現代の 人工知能 の中核。
| 用語 | 英語 | 意味 |
|---|---|---|
| 機械学習 | machine learning | データから学習する技術 |
| 深層学習 | deep learning | 多層構造を使う機械学習の一種 |
| 訓練データ | training data | 学習に使うデータ |
| アルゴリズム | algorithm | 処理手順 |
深層学習 (deep learning) は機械学習の一種で、 多層のニューラルネットワークを用い、 画像認識や自然言語処理で高い性能を発揮する。
ポイント AI ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係を押さえる。 AI が最も広く、 深層学習が最も狭い。
機械学習とは、大量のデータからパターンを自動で学び、予測や分類を行うAI 技術です。その内部は、数学 C で学ぶベクトル・行列の計算でできています。
| 要素 | 数学的な表現 |
|---|---|
| 入力データ | ベクトル（特徴量の並び） |
| モデルの重み | 行列 |
| 学習（最適化） | 行列演算 + 微分（勾配） |
たとえば画像は画素の明るさを並べたベクトル、文章は単語を数値化したベクトルとして扱われます。モデルはこの入力ベクトルに重み行列を掛けて計算し、予測の誤差を微分（勾配）で少しずつ小さくしていきます。数学 C のベクトル・行列・1 次変換は、大学の線形代数を経て機械学習の土台になります。
ポイント 「データはベクトル、モデルは行列、学習は微分」。AI の中身も高校数学の延長線上にある、と知っておくと学習の意義が見える。