機械学習の発展と、不動産価格の予測
~経営者はAIとどう向き合うべきか④


 

機械学習の発達


機械学習(マシンラーニング)は、予測・分類・判別といった人間の意思決定に欠かせない行為を計算するためのアルゴリズムで、「データ」を「人々のインテリジェントな行動変化」に変換していきます。機械学習にはビッグデータが必要であり、「どのようなデータが使えるのか」「統計分析を行うに際して、どのような手法を適用していくのか」という判断が重要になってきます。

世の中のデータ量が爆発的に増加したことで高いコンピューターパワーが要求されることになりましたが、コンピューターがその要求に応えられるようになってきました。その一方で、機械学習のアルゴリズム開発は、ある意味において収束を迎えつつあります。これまでは、コンピューターのパワーとデータが足りなかったのです。

アルゴリズムには「分類をする(Classification)」「予測する(Numeric prediction)」の2つがあり、「分類」には「判別」も含まれます。それぞれの目的に応じて、適切なアルゴリズムを選択していくことになります。実際には、「どのようなデータであるのか」によって、利用するアルゴリズムが変わってくることもあります。

経済学者と統計学者の2つの顔を持つ私は、平均で見たときの「適合度の高さ」を考えることを大切にしています。これまでは「誤差を最小化する」ことを考えるモデルでしたが、今では発展して「1つ1つの予測の精度を最適化する」モデルに変わってきています。これらのモデルは独立に発達してきたのではなく、相互に補完し合いながら発達してきました。

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