機械学習とは？

機械学習の意味

あらかじめ与えられた大量のデータから、コンピュータ自身が規則性やパターンを見つけ出し、それをもとに未知のデータに対する予測や分類を行えるようにする技術。人間が個別の判定ルールを1つずつ書く必要がない点が特徴。

機械学習の具体例

過去の大量のメールを「迷惑メール」「通常メール」に分けたデータをもとに学習させると、新しく届いたメールが迷惑メールかどうかを自動的に判定できるようになる。

機械学習は試験でどう引っ掛けられる？

教師あり（正解付きで分類・回帰）、教師なし（正解なしでグループ分け）、強化学習（報酬をもとに試行錯誤）の3分類の取り違えが定番。訓練データに合わせすぎて未知のデータで精度が落ちる現象が過学習。

機械学習と関連する用語

• AI（人工知能）
• ディープラーニング

機械学習が出た過去問

• 車載機器の性能の向上に関する記述のうち、ディープラーニングを用いているものはどれか。

  正解：システムが大量の画像を取得し処理することによって、歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。

  要点：ディープラーニングは大量データの学習で認識精度を高める

  ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークに大量のデータを学習させ、特徴の捉え方そのものを自動で獲得する手法である。大量の画像を学習して歩行者と車を高い精度で見分けられるようになる例は、まさにこの技術の適用にあたる。センサの閾値判定や通信によるデータ更新は、機械学習とは無関係である。

  出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問74（IPA）

• 蓄積されたデータに対してパターン認識機能や機械学習機能を適用することによって、コールセンタにおける顧客応対業務の質的向上が可能となる事例はどれか。

  正解：顧客の問合せの内容に応じて、関連資料や過去の応対に関する全履歴から、最適な回答をリアルタイムで導き出す。

  要点：機械学習で過去履歴から最適回答を導くのが質的向上の事例

  蓄積された問合せと応対の履歴に対してパターン認識や機械学習を適用すると、寄せられた質問の内容を解析し、膨大な過去事例や資料の中から最適と思われる回答を自動的に選び出して提示できる。これによりオペレータの経験差によらず、応対の質を高められる。

  出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問61（IPA）

• 生産現場における機械学習の活用事例として、適切なものはどれか。

  正解：工場の生産ロボットに対して作業方法をプログラミングするのではなく、ロボット自らが学んで作業の効率を高める。

  要点：機械学習は手順を教えずデータや試行から規則を獲得する

  機械学習は、あらかじめ手順を細かく指定するのではなく、データや試行の結果から規則性を学び取って性能を高める技術である。ロボットが自ら試行を重ねて効率のよい動きを獲得するのは、その典型的な活用例に当たる。統計分析や高速通信による制御、経験曲線といった概念は、いずれも学習によって振る舞いが変わる仕組みではない。

  出典：令和1年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問73（IPA）

• ビッグデータの活用例として，大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：データマイニングは大量データから傾向・規則を掘り出す

  データマイニングは、大量に蓄積されたデータへ統計解析や機械学習などの手法を適用し、人が気付いていなかった傾向や規則性を掘り起こすプロセスです。あくまで分析して知識を導く行為であり、データを蓄える器や、データを説明するデータそのものとは役割が異なります。

  出典：平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問29（IPA）

• AIにおける機械学習の説明として，最も適切なものはどれか。

  正解：記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの，人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術

  要点：機械学習はデータから規則性を自動獲得させる技術

  機械学習は、大量のデータからパターンや規則性をコンピュータ自身に見つけ出させる技術で、人間が経験から学ぶ過程を模したものである。ルールを人手で書き下すのではなく、データから統計的にモデルを獲得する点が本質になる。

  出典：平成30年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問3（IPA）