人工知能と機械学習の基本を理解するための完全ガイドです。初心者向けにアルゴリズムの用語解説とその使い方を丁寧にまとめました。
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、近年ますます注目を集めている技術です。これらは、データを分析し、パターンを見つけ、意思決定を行うための強力なツールです。本記事では、初心者が理解しやすいように、AIとMLの基本的な概念、アルゴリズム、用語、そして実際の使い方について詳しく解説します。
人工知能は、人間の知能を模倣し、学習や推論、問題解決を行うコンピュータシステムのことを指します。AIは、音声認識、画像処理、自然言語処理など、さまざまな分野で利用されています。AIは大きく分けて、狭義のAIと広義のAIに分類されます。
狭義のAIは、特定のタスクを実行するために設計されたシステムです。例えば、チェスをプレイするAIや顔認識システムがこれに該当します。一方、広義のAIは、人間のように多様なタスクをこなす能力を持つ理想的なAIを指しますが、現時点ではまだ実現されていません。
機械学習は、AIの一分野であり、データを用いてモデルを構築し、予測や分類を行う技術です。機械学習は、経験から学習し、自己改善することができるため、従来のプログラミング手法とは異なります。機械学習は主に以下の3つのカテゴリに分類されます。
1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 強化学習
教師あり学習は、ラベル付けされたデータを使用してモデルを訓練し、新しいデータに対して予測を行います。例えば、スパムメールの分類や画像の認識がこれに該当します。
教師なし学習は、ラベルのないデータを使用して、データの構造やパターンを見つける手法です。クラスタリングや次元削減がこのカテゴリに含まれます。
強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化するための行動を学ぶ手法です。ゲームプレイやロボット制御などに利用されます。
機械学習にはさまざまなアルゴリズムがありますが、ここでは代表的なものをいくつか紹介します。
1. 線形回帰
2. ロジスティック回帰
3. 決定木
4. サポートベクターマシン（SVM）
5. ニューラルネットワーク
線形回帰は、数値データの予測に使用される基本的なアルゴリズムです。ロジスティック回帰は、二項分類問題に適した手法で、確率を用いてクラスを予測します。
決定木は、データを条件に基づいて分岐させていく方法で、視覚的に理解しやすい特徴があります。サポートベクターマシンは、データポイントを高次元空間にマッピングし、最適な分離境界を見つける手法です。
ニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模倣したモデルで、特に深層学習（ディープラーニング）として知られる手法が注目されています。これ
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