AIの進化の要因：機械学習とは

近年、AI・人工知能の能力は、格段に向上し、企業活動の中に急速に広がっています。
例えば、企業の伝票処理、銀行にける融資決定、人物・不審者の認識など、ある程度形が
決まった業務・プロセスはAIに置き換わっています。

この進化の要因の１つが、AIの機械学習によるスキルの獲得方式の進化です。

機械学習の概念は、訓練データを入力、正解を参照しながら、データの規則性や特徴あるパターンを見つけて学習モデルを構築し、その学習モデルが使用して、未知のデータを入力すれば、機械がデータの分析結果を表示します。つまり、過去のデータから判定ルールを完成させて、そのルールを基準として、新しいデータの判定を行うというものです。

機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の大きく2つに別れます。
教師あり学習と教師なしの違いは、訓練データを入力する際に、あらかじめ正解情報を
入力するのが、教師あり学習であり、教師なし学習は、機械が要因に含まれる共通の
特徴を抽出（データの判定ルールを構築）することです。

また、ハイブリット的に機械が判断した学習行動を評価して、より学習を促進させる強化学習という方法もあります。強化学習は、未知の環境におけるロボットの判断行動や、
工場の生産ラインの最適化、エレベーターの群制御などに既に利用されています。

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