今日のエンタープライズ環境で機械学習を使用する方法

テクノロジーとエンジニアリングの世界における最新のトレンドの1つは「機械学習」です。実際、今日のすべての大手テクノロジー企業は人工知能と機械学習プロジェクトに投資しています。

「機械学習」という用語は、1959年にアーサー・サミュエルによって最初に定義されました。彼はそれを「明示的にプログラムせずに学習する能力」と定義しました。これは基本的に、機械が自分の過ちから学び、自分自身を再プログラムして改善できることを意味します。時間の経過に伴うパフォーマンス。

このアイデアは、データマイニングの概念が生まれた90年代に人気を博しました。データマイニングは、アルゴリズムを使用して特定の情報セットのパターンを検索します。これにより、データ主導の予測と意思決定が可能になります。これにより、エンジニアはデータマイニングと予測分析を利用して複雑な機械学習アルゴリズムを開発するようになりました。

ビジネス上の優位性を推進するイノベーション

今日、機械学習アルゴリズムはすでにさまざまな方法で広く使用されています。おそらくあなたが知らなかった機械学習の日常的な使用法をいくつか紹介します。

1. 携帯電話のカメラの顔検出機能は、機械学習でできることの例です。カメラは、誰かが笑顔になったり写真を撮ったりするときに、まばたきをしたり、スマートフォンを見たりするだけで自動的にクリックできます。これは、機械学習アルゴリズムの進歩により可能になりました。
2. コンピューターが写真から個人を識別できる顔認識機能は、機械学習のもう1つの用途です。 Facebookで頻繁に使用しますが、表示される写真で友達に自動的にタグを付けます。
3. 携帯電話が、重複する写真、同じ画像を含む写真を削除してスペースを解放するように提案することがあることに気付いたことがありますか。これは自動的に検出されます。これは、機械学習なしでは不可能です。
4. インターネットで何かを検索するたびに、機械学習を利用します。 Googleは機械学習を使用して、検索結果と検索候補を改善しています。
5. 機械学習は、ウイルス対策およびスパム対策ソフトウェアで使用され、デバイス上の悪意のあるソフトウェア、スパイウェア、またはアドウェアの検出を向上させます。
6. 機械学習は、車両システムの設計と構築の方法も変えています。自動運転車で広く使用されています。

機械学習が主流になります

機械学習の新しい使い方を模索し続ける中、テクノロジーは急速に進歩しています。企業も、将来の製品の改善と戦略的目標の達成のために機械学習を手に入れたいと考えています。

機械学習は、大量のデータをかき混ぜ、より深い洞察を得て意思決定を改善することにより、企業が長年保存してきたすべてのデータに価値をもたらします。次の図は、複数の業界にわたる機械学習のアプリケーションの一部を示しています。

出典：TCS

機械学習を使用する将来のアプリケーション

機械学習アルゴリズムは、さまざまな業界で販売、マーケティング、ロジスティクス、調達などのビジネスプロセスを再設計するために広く使用されています。すべての利点は、これらのアルゴリズムが時間の経過とともに向上し続けることです。

この機械学習の採用の加速の背後にある本当の理由は、アルゴリズムが本質的に反復的であり、結果を最適化するために繰り返し学習と調査を行うことです。エラーが発生するたびに、機械学習アルゴリズムはそれ自体を修正し、分析の別の反復を開始します。そして、これらの計算はすべてミリ秒単位で行われるため、意思決定の最適化と結果の予測が非常に効率的になります。

機械学習により、人の手間をかけずに高度なソフトウェアシステムを簡単に考案できます。機能のコーディングや多くのパラメーターを使用したシステムの微調整に何年も費やす代わりに、機械学習を使用してはるかに短い期間で完了することができます。すぐにテクノロジーやガジェットを見て使用し始めても驚かないでください。これは現在、SF映画で見られます。