なんとなくでも、AIや機械学習を理解できるように、情報をまとめました。
AIは大分類で2つあります。
1つ目は汎用AI
2つ目は特化型AI
汎用AIとは？
私たちがAIと聞いて真っ先に思いつくのがこちらの汎用AIです
新たな情報を取得すれば、鉄腕アトムなどのように人間のよに理解し自立的に判断する能力をもてるAI
※現在はまだ実在しません。
特化型AIとは？
世の中で実用化されているAIが特化型AIです
アレクサやシリなどのAIスピーカー、チャットボット、将棋AIなど人間が知識を使っておこなう特定の作業を支援する機械やロボット
特化型AIはさらに3つに分類できます。
認識系AI（識別・検知）
例えば、アレクサやシリ など
予測型AI（分類・スコアリング）
例えば、データロボット（B2Bのツールです）など
制御系AI（誘導・最適化）
例えば、マイクロソフトがだしている「りんな」など
機械学習の基礎・概論
教師あり機械学習とは？
過去のデータからパターンを学習し未知のデータに対し予測をスコアリングする技術です！
学習〜予測の流れ
1,教師データから反復的に学習し、そこにあるパターンを発見
2,新たな未知のデータに対し機械が発見したパターンを当てはめて答えを予測
具体例：過去の定期商品の購買履歴を学習させ、購入後どのような人が定期を解約するか予測をたてる。など
機械学習を経て予測できるもの参考例
1,分類
※クラス分けを目的とした手法
例：顧客が商品を買うか、買わないか分類
2,回帰
※数値を予測する手法
例：最高気温から商品の販売数や売上を予測
3,時系列予測
※時間や季節を加味して数値を予測する手法
例：過去の傾向から商品の売上や解約数を予測する
最後に
なんとなく、AI・機械学習の事がわかってきたと思います。
この情報をとっかかりとして、本などで詳しく調べていただければと思います。
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