手法

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アルゴリズム

データ活用成功への道標:CRISP-DM

近ごろの世の中は情報であふれており、毎日たくさんの情報が生み出されています。これらの情報をうまく調べて活用することは、会社が大きくなったり、世の中が良くなったりするためにとても大切です。しかし、情報の調べ方はたくさんあって、どれを選べばいいのか分からなくなる人も多いでしょう。そこで今回は、情報の調べ方の基本的な方法として有名なCRISP-DMについて説明します。 CRISP-DMは、情報の調べ方を順序立てて整理したもので、これを使うことで、効果的にしかもムダなく情報を調べることができます。会社での問題解決や新しい価値を生み出すことに繋がる情報の調べ方の世界を、CRISP-DMを通して見ていきましょう。 CRISP-DMは、大きく分けて六つの段階で進めていきます。まず、会社の現状や問題点を把握する「事業理解」の段階です。ここでは、どんな情報を集める必要があるのか、目的をはっきりさせます。次に、必要な情報を集める「情報理解」の段階です。集めた情報の質や種類を確認し、分析に適した形に整えます。そして、情報を分析しやすい形に変える「情報準備」の段階です。不要な情報を取り除いたり、足りない情報を補ったりします。 準備が整ったら、いよいよ実際に情報を分析する「モデリング」の段階です。色々な分析方法を試して、目的に合った結果が得られるか調べます。次に、得られた結果を評価する「評価」の段階です。分析結果が本当に正しいのか、目的を達成できるのかを確かめます。最後に、結果を報告書にまとめたり、実際に活用する「展開」の段階です。得られた知見を共有し、今後の活動に役立てます。 このように、CRISP-DMは段階を踏んで進めることで、誰でも質の高い情報分析ができるように考えられた方法です。それぞれの段階をきちんと行うことで、より良い結果に繋がるでしょう。
学習

機械学習:手法の探求

考える力を機械に持たせるということが、近年大きな注目を集めています。これは人間のように考え行動する機械、いわゆる人工知能を作る試みです。この人工知能の中でも、機械学習という分野は特に重要な役割を担っています。機械学習とは、人間が明確に指示を与えなくても、機械自身が大量のデータから学び、規則性やパターンを見つけることで、未知のデータに対しても予測や判断を行うことを可能にする技術です。 データこそが機械学習の肝と言えます。多くのデータを読み込ませ、そこから法則や傾向を機械自身が見つけ出すことで、まるで人間が学習するように賢くなっていきます。近年のコンピュータの処理能力の向上と、インターネットの普及によるデータ量の爆発的な増加によって、機械学習は目覚ましい発展を遂げています。身近な例では、写真のどこに人が写っているか判断する画像認識や、人間の声を理解する音声認識、文章の意味を理解する自然言語処理など、様々な技術に応用されています。また、普段何気なく利用しているサービスの裏側でも、例えば商品の推薦や不正利用の検知など、機械学習が活躍しています。 この機械学習を支える重要な要素が手法です。手法とは、機械学習を実現するための具体的な手順や計算方法のことです。様々な手法があり、それぞれに得意な問題やデータの種類が違います。この資料では、機械学習の中心となる様々な手法について詳しく説明していきます。それぞれの手法の特徴や使い分けを理解することは、目的に合った適切な手法を選択し、より効果的な学習モデルを構築するために不可欠です。つまり、手法を学ぶことは機械学習を理解する上で非常に重要なのです。