機械学習：機械学習技術の概要

要約

人工知能は自己学習であり、無監督学習、教師あり学習、強化学習の3つの基本的な機械学習技術に依存しています。それぞれの技術にはそれぞれの強みと弱みがあり、特定のタスクに最適です。これらを組み合わせることにより、研究者は個々のプログラムが相互に監視し、教え合う複雑なAIシステムを構築できます。しかし、AIが私たちの日常生活にますます関与するようになるにつれて、機械に倫理的に運営する方法を考慮することが重要です。

序論

人工知能は、患者の診断から商用航空機の飛行まで、私たちの日常生活でますます一般的になっています。しかし、これらのAIを設計するコンピュータサイエンティストは、しばしばそれらがどのように動作するか正確には知らないことがあります。これは、人工知能が自己学習であり、一連の単純な指示に依存して一意のルールと戦略を作成するためです。この記事では、無監督学習、教師あり学習、強化学習の3つの基本的な機械学習技術の概要を説明します。

無監督学習

無監督学習は、人間の指導なしにデータを分析し、一般的な類似性や有用なパターンを見つける広範なパターン検出アプローチです。例えば、医療研究者は、無監督学習を使用して患者プロファイルを分析し、新興のパターンを見つけることができます。

教師あり学習

教師あり学習は、医師やコンピュータサイエンティストが次に何が起こるかに積極的に関与する場合に使用されます。例えば、医師は、特定の状態が診断された患者と健康な患者の両方から、医療画像と検査結果の2つのデータセットを収集することができます。その後、これらのデータを入力して、病気の患者に共通する特徴を識別するために設計されたプログラムに入力することができます。特定の特徴を何度も見る頻度に基づいて、プログラムはそれらの特徴の診断的重要性に値を割り当て、将来の患者の診断のためのアルゴリズムを生成します。医師は最終的な診断を行い、アルゴリズムの予測の正確性を確認します。その後、コンピュータサイエンティストは更新されたデータセットを使用して、プログラムのパラメータを調整して精度を向上させることができます。

強化学習

強化学習は、治療計画を推奨するアルゴリズムを設計するために使用されます。このプログラムは、どの薬剤、投与量、治療が最も効果的かについてのフィードバックを収集する反復的なアプローチを使用します。その後、そのデータを各患者のプロファイルと比較して、彼らの独自の最適治療計画を作成します。治療が進行し、プログラムがより多くのフィードバックを受け取るにつれて、それは各患者の計画を常に更新することができます。

技術の組み合わせ

これらの3つの技術のいずれもが、他のいずれの技術よりも inherently （本質的に）賢いわけではありません。人間の介入がより多かったり少なかったりする場合がありますが、それぞれがそれぞれの強みと弱みを持っており、特定のタスクに最適です。しかし、これらを組み合わせることにより、研究者は個々のプログラムが相互に監視し、教え合う複雑なAIシステムを構築できます。

人工ニューラルネットワーク

おそらく最も有望なモデルは、脳内のニューロン間の関係を模倣するものです。これらの人工ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、さらには言語翻訳などの困難なタスクを解決するために数百万の接続を使用することができます。しかし、これらの自己学習アルゴリズムがどのように解決策に到達するかを決定することが、モデルがなるべく自