なぜ、機械学習に興奮するのか？

機械学習とは何かという簡単な質問から始めることです。
機械学習の基本的な属性は何ですか？

また、近年、機械学習がこれほど注目を集めているのはなぜですか？
機械学習は実際には比較的古い分野です。それは何十年もの間研究の分野でした。

最近多くの人の注目を集めているのは、いくつかの非常に興味深いタスクでの機械学習のパフォーマンスです。

例えば、ディープラーニングが重要な能力を示している分野の1つは、画像の分析です。

また、それらが複雑であり、非常に現実的なものであるということです。
機械学習が行っていることは、画像を分析し、画像にラベルを付ける名前を割り当てることです。
したがって、表示されるのは、画像の真下にある画像の実際のラベルです。

そしてその下に、マシンによって割り当てられた画像の5つの最も可能性の高いラベルが表示されます。

したがって、機械は、一般に、かなり洗練された画像にラベルを割り当てるという非常に正確な仕事をしています。これはImageNetチャレンジと呼ばれ、長年研究されてきました。

ImageNetタスクのパフォーマンスは、関数としてさまざまな方法を比較しています。

機械学習アルゴリズムは、エラーを確認します。縦軸はエラーを表し、横軸はこの調査が実行された各年を表します。気付いたのは2012年頃で、パフォーマンスに段階的な変化がありました。

そのとき、実際に性能を発揮した規模で初めてニューラルネットワークの特定の畳み込みであるディープラーニングが使用されました。
そのため、2012年頃にパフォーマンスが大幅に向上し、その後も、パフォーマンスは向上し続けます。

エラー率が約5％の横線は、人間のパフォーマンスです。
ここ数年で畳み込みニューラルネットワークの形で深層学習が行われていることです。
非常に洗練された画像を、平均して人間を超える精度で分析できるようになりました。

したがって、実際に人間のパフォーマンスを上回っているこのレベルの機械学習のパフォーマンスが、大きな注目を集めています。

人間を超えたこのパフォーマンスは、もちろん、他の多くのアプリケーションにとっても興味深いものです。
画像解析に大きく依存する医学、眼科、皮膚科など。機械学習は、場合によっては医師のパフォーマンスを上回っています。

近年の機械学習が目覚ましいパフォーマンスを生み出しているもう1つの分野は、洗練されたゲームをプレイすることです。
ゲーム自体はおそらく重要な関心事ではありませんが、ゲームによって表されるものである複雑で連続的な問題を解決するマシンの能力。そして、人間と競争してその仕事を遂行し、人間を打ち負かすことは注目に値します。

例えば、ゲーム囲碁は、主にアジアでプレイされる古代のゲームであり、マシンはこのゲームで最高の人間を打ち負かすことができないと長い間信じられていました。

過去数年間で、ディープラーニングはゲームの囲碁でのパフォーマンスは、人間の最高のプレーヤーのパフォーマンスを上回っています。

したがって、これは非常に重要なマイルストーンです。これは、ディープラーニングと機械学習が非常に複雑なタスクを解決していることを示すもう1つの例であり、多くの場合、人間のパフォーマンスレベルを超えています。

機械学習とディープラーニングのすべての興奮を生み出しているのは、このレベルのパフォーマンスです。


参照：
Why Machine Learning is exciting. a part of topic Machine Learning, Duke university