2016年4月22日金曜日

【まとめ】機械学習アルゴリズムと応用分野の歴史

【まとめ】機械学習アルゴリズムと応用分野の歴史


1990年代
  • 応用:疾病予測、クレジットカードの不正検知
  • データ:小規模、分析に適したデータ(数十変数の数値ベクトルで記述されたデータなど)
  • 手法:ルール学習、決定木、ロジスティック回帰
  • 結果:単純な法則発見
2000年代
  • 応用:E-mailスパム分類、ネットワーク攻撃検知、遺伝子配列、レコメンド
  • データ:大規模(数十万規模のユーザデータなど)
  • 手法:カーネル法、協調フィルタリング
  • 結果:複雑な法則発見、広告表示や商品推薦に大きな成果
2010年代
  • 応用:画像認識、自然言語処理
  • データ:大規模かつ非構造(音声、画像など)
  • 手法:深層学習(大規模ニューラルネットワークを効率よく学習)
  • 結果:分析精度の大幅向上、認識タスクにおける人間と同等レベルの精度
機械学習
  • ビッグデータ:大量のデータに隠れた法則性を抽出
  • データサイエンティスト:加工や集計を超えて意思決定に役立つ知見を得る
  • 人工知能:人間と同レベルのパターン認識を実現
  • IoT:機械が生み出す様々なデータを活用 
参照
 データサイエンティスト養成読本 機械学習 入門偏、2015

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