機械学習は何が出来るの？機械学習を提供するクラウドサービスについて ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

人工知能、機械学習という言葉がニュースで必ずと言っていいほどひとつはトピックにあがるほど、注目されています。
そのなかで、人工知能と機械学習を混同する人は多いように見えます。

今回は、機械学習についてご説明するとともに、機械学習を提供するクラウドサービスについてお話ししたいと思います。

そもそも機械学習とは、人工知能に含まれる「学習」の技術要素で、様々なデータから見えていないものを予測する技術です。
ビッグデータ基盤に蓄積したデータを解析し、予測モデルを作ります。

機械学習の用途を大きく5つに分けました。

1　クラスタリング

値の類似性をもとに与えられたデータを複数のグループにわけるもの。
検索エンジンや、ユーザーの嗜好をグループ化する場合に使います。

2　クラス分類

与えられたデータに対し、適切なクラスを割り当てます。
迷惑メールの分類や、画像の識別などが代表例です。

3　レコメンデーション

ユーザーの過去の行動履歴から、反応しそうな情報を推測します。

4　回帰

売上高や株価、機器の異常の予測などに使います。
過去の値から未知の数値を予測する用途です。

5　情報圧縮

データの特徴を維持しながら、データ量を減らす用途です。
相関関係がある値がある場合に片方のデータだけを残すときだけに使います。

なお、自動車の自動走行や自立がたロボットに使う学習技術は「強化学習」です。
強化学習は試行錯誤を繰り返しながら正解を学習するもので、機械学習とは若干異なります。

機械学習のシステムをゼロから自前で構築するとなれば、おおきな手間とコストがかかります。
ビッグデータの管理や処理、ストレージ、サーバリソースなどの投資が必要で、コスト負担が大きくなるためです。
そこで検討したいのが、パブリッククラウド事業者が提供する機械学習サービスです。

クラウドマシンラーニング（クラウド ML ）は、アルゴリズムと計算環境が既にパッケージとして用意されているため、
複雑なプログラムのコーディングをしなくても、機械学習を取り入れる事が可能になるのが大きなメリットです。
つまり、多大な初期費用と手間をかけないため、導入しやすくなっています。

クラウド ML の２大サービスといわれるのが
Microsoft 社の「Microsoft Azure Machine Learning(Azure ML)」と、 Amazon Web Services （AWS） が提供する 「Amazon Machine Learning(Amazon ML」です。
いずれもクラウドサービスとして提供されるので、ハードウェアやソフトウェアの導入は必要ありません。

●Azure ML
Azure ML は、ウェブサイトでおすすめを表示するレコメンデーションや、機器の故障予測などによく使われています。
最初にデータソースを取り込んで、次にクラス分類や回帰などの用途を設定します。

予測モデルを生成するには、開発環境を利用する必要があります。
さらに、生成した予測モデルを利用するには稼働環境の料金がかかります。
同社は、深層学習サービスも提供しています。　
これらを加えることで、ビッグデータ基盤の活用サービスとして利用しやすいかたちとなります。

●Amazon ML
Amazon MLは、2015年4月に登場した機械学習サービスです。
クラス分類として2クラス分析と多クラス分析、そして回帰分析の3種類の予測モデルを生成することができます。
Azure MLと違って、最初に予測モデルの種類を決めてからデータソースを登録します。
それ以降の流れに大きな違いはありません。
予測モデルの利用は、バッチで一括処理するか、オンラインで逐次処理するかを選べます。

例として、Eコマース向けのプロダクトが紹介されています。

機械学習を導入することで改善が見込める課題を把握している企業にとっては、複雑なコーディングが不要でパッケージングされているクラウドサービスは魅力的でしょう。
今後さまざまな企業がクラウドサービスを導入する事例が増えていくことで、これらの事例を参考に自社でも導入する企業も増えていく事が想定されます。
クラウドサービスでなくても、機械学習を活用するタイミングを逃さないために、機械学習の用途や手法を理解して、何がしたいかをブラッシュアップすることが求められるでしょう。