イントロダクション
機械学習は多くの点で、データ サイエンスとソフトウェア エンジニアリングという 2 つの分野の共通点です。 機械学習の目的は、データを使用して、ソフトウェア アプリケーションまたはサービスに組み込むことができる予測モデルを作成することです。 この目標を達成するには、機械学習モデルの トレーニング に使用する前にデータを探索して準備するデータ サイエンティストと、モデルを新しいデータ値の予測に使用するアプリケーション ( 推論と呼ばれるプロセス) に統合するソフトウェア開発者とのコラボレーションが必要です。
機械学習は、データの統計と数学的モデリングの起源を持っています。 機械学習の基本的な考え方は、過去の観測のデータを使用して、未知の結果や値を予測することです。 例えば次が挙げられます。
- アイスクリーム店の所有者は、過去の売上と気象記録を組み合わせたアプリを使用して、天気予報に基づいて、特定の日に販売する可能性があるアイスクリームの数を予測できます。
- 医師は、過去の患者の臨床データを使用して、新しい患者が体重、血糖値、その他の測定値などの要因に基づいて糖尿病のリスクがあるかどうかを予測する自動テストを実行できます。
- 南極の研究者は、過去の観測を使用して、鳥のフリッパー、請求書、その他の物理的属性の測定に基づいて、異なるペンギンの種 ( アデリー、 ジェントゥ、 チンストラップなど) の識別を自動化する可能性があります。
注
私たちは、異なる人々が異なる方法で学ぶのが好きであることを認識しています。 このモジュールをビデオベースの形式で完了するか、コンテンツをテキストと画像として読み取ることができます。 テキストにはビデオよりも詳細な情報が含まれているため、ビデオ プレゼンテーションの補足資料として参照したい場合があります。