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機械学習の概要

機械学習により、企業は機械学習のアルゴリズムで当面の問題を解決する方法と時間の経過とともに改善していく方法をシステムに学習させることができます。

昨今、企業は大量のデータに見舞われています。事業を改善するためには、データをよく理解する必要があります。しかし、膨大なデータに複雑さが組み合わさると、従来のツールでの分析が難しくなります。データのパターンとインサイトを識別するための分析モデルの構築、テスト、反復、デプロイは、従業員の多くの時間を費やします。デプロイ後には、モデルをモニタリングし、市場の状況やデータ自体の変化に応じて継続的に調整する必要があります。機械学習がソリューションとなります。

機械学習の詳細については、Google Cloud の AI Platform をご覧ください。

機械学習の定義

機械学習は人工知能のサブセットであり、システムは、明示的にプログラムしなくても、大量のデータを供給することで、ニューラル ネットワークとディープ ラーニングを使用して自発的に学習と改善を行うことができます。

機械学習により、コンピュータ システムは「エクスペリエンス」の蓄積に伴い、継続的に調整、拡張できるため、供給されるデータが多くなるほど、結果の精度は向上します。

つまり、機械学習アプリケーションは統計モデルの構築作業を自動化します。Python 機械学習は、データから学習し、パターンを特定して、人間の介入を最小限に抑えて意思決定を行うという点で、非常に良い機械学習の例です。

機械学習の目的

以下に機械学習の例を示します。

ロボティック プロセス オートメーション(RPA)

RPA を機械学習と組み合わせることで、住宅ローン申請の処理などの複雑なタスクを自動化できるインテリジェントな自動化が実現されます。

販売の最適化

顧客データは、顧客感情分析、販売予測分析、顧客チャーン予測のための機械学習アルゴリズムをトレーニングできます。

カスタマー サービス

機械学習アプリケーションには、チャットボットや自動仮想アシスタントなどが挙げられます。これは、定期的なカスタマー サービスタスクを自動化し、問題解決にかかる時間を短縮するためのものです。

セキュリティ

機械学習により、企業は脅威分析機能ならびにサイバー攻撃、ハッカー、マルウェアに対処する方法を改善できます。

デジタル マーケティング

機械学習により、マーケティング担当者は新しい顧客を特定し、適切なタイミングで適切なユーザーに適切なマーケティング資料を提供できます。

不正の防止

機械学習は、クレジット カード会社と銀行が大量の取引データを確認して、不審な操作をリアルタイムで特定するのに役立ちます。

Google は、信頼できるクラウド プラットフォーム上で革新的な機械学習プロダクト、ソリューション、アプリケーションを提供し、企業が機械学習のアルゴリズムやモデルを簡単に構築して実装できるようにします。

AI HubAI PlatformAI ビルディング ブロックなどのプロダクトを使用して、組織は、その形式を問わず、作成、収集、または問い合わせしているすべてのデータを解明して、実用的なビジネス上の意思決定を下すことができます。