機械学習による単回帰分析

機械学習は統計学を母体としていますから、例えば販売額にどの因子がどの程度影響を与えているのかを分析することができます。その分析方法の一つが、単回帰分析です。もう少し具体的に説明しましょう。たとえば、チラシの配布数が増えれば、販売額もアップするという法則が導き出されるのです。それだけではありません。配布枚数から販売額を予測する事すら可能です。因みに因子が増えればさらに複雑な計算が必要になりますが、その場合は重回帰分析を用います。よく聞かれる「アルゴリズム」という概念は、統計学上の数式を指しています。アルゴリズムはAIに元々入っていますから、そこに過去の数値を入力すれば、簡単に予測することが出来るのです。パラメータについては、教師データを基に算出することになります。纏めると、機械学習はアルゴリズム抜きには語れません。それが統計学が母体だと言われる所以です。アルゴリズムが狂えば、AIも実力を発揮できなくなります。ですから適宜人間の手で修正する作業は必要になるわけです。さて、予測の領域に実際については分かりましたが、「分類」の領域ではどのような計算が行われているのでしょうか。分類の領域と言えば、画像認識、音声認識が有名ですが、その筆頭に挙げられるのが、ディープラーニングです。ディープラーニングについて勉強すれば、分類領域の計算法についても自動的に分かるようになります。