和から株式会社が主催する「機械学習超入門」の講義の様子をご紹介します。

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機械学習を学びたい方、興味のある方は、ぜひご参加ください。
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機械学習とは何か？統計学との違い

機械学習が必要になるのは、統計学では解決できない問題に直面したときです。
最近では、人工知能（AI）がニュースなどで頻繁に取り上げられ、まるで「何でもできる魔法の技術」のように思われがちです。しかし、実際には機械学習で解決できる問題は限られており、適切な課題設定が不可欠です。

本講義では、機械学習がどのような問題に適用できるのかを詳しく解説します。
ご自身が解決したい課題が、これから説明する内容と合致しているかを意識しながらご覧ください。

機械学習で解決できる3つの主要課題

機械学習で解決できる問題は、大きく分けて以下の3つに分類されます。

識別（Classification）
あるデータが「AかBか」を識別する
例：
迷惑メールフィルタリング（ナイーブベイズ）
購買予測（決定木）
医療診断（ロジスティック回帰）
画像認識（ディープラーニング）

回帰（Regression）
数値を予測する
例：
気温予測
不動産価格の算定
売上予測

分類（Clustering）
データをグループに分ける
例：
映画のレコメンドシステム（Netflix, Hulu）

顧客セグメント分析

1. 識別（Classification）: AかBかを判断する
識別のアルゴリズムは、データを特定のカテゴリに分類するために用いられます。

メールが「通常のメール」か「迷惑メール」かを識別するナイーブベイズアルゴリズムが代表例です。
また、ECサイトでは「この顧客は商品を購入するか否か」を予測するモデルが活用されています。

自動車販売のシナリオでは、顧客の年齢、収入、ローン状況などのデータを基に「この人は車を購入する可能性が高いか？」を予測し、営業戦略に活用します。
さらに、医療分野ではロジスティック回帰を用いて「患者が特定の病気にかかっているかどうか」を判定することもあります。

2. 回帰（Regression）: 数値を予測する
回帰のアルゴリズムは、数値の予測を行うために使われます。
「明日の気温は何度になるか？」「新築マンションの価格はいくらになるか？」といった予測が可能です。

不動産業界では、過去の取引データを基に新規物件の価格を算定するために回帰モデルが活用されます。
また、ビジネスにおいては、売上予測やコスト予測など、多くの場面で用いられています。

3. 分類（Clustering）: データをグループに分ける
分類のアルゴリズムは、データをグループ化するために使われます。
NetflixやHuluでは、視聴履歴をもとに「コメディ好き」「アクション好き」などのユーザーグループを作り、適切な映画を推薦しています。

顧客を分類することで、マーケティングの最適化が可能になります。
新作のドキュメンタリー映画を配信する際、興味のあるユーザーグループに優先的にお勧めすれば、視聴率が向上する可能性が高まります。

分類の特徴として、「正解がない」点が挙げられます。
「形状」で分類するか、「色」で分類するか、「サイズ」で分類するかは、目的によって異なります。
そのため、適切な分類基準を見つけることが重要です。

まとめ

機械学習が扱う主要な問題は、以下の3つです。
①識別（Classification）: 迷惑メール判定、購買予測、医療診断、画像認識
②回帰（Regression）: 気温予測、不動産価格算定、売上予測
③分類（Clustering）: レコメンドシステム、顧客セグメンテーション

これらの手法を理解し、適切に活用することで、機械学習のメリットを最大限に引き出すことができます。
この講義では、初心者でも分かりやすい形で機械学習の基礎を学べます。
興味のある方は、ぜひご参加ください！