機械学習

機械学習は、一般に「ML」と略される、時間の経過とともに「学習」または適応する人工知能（AI）の一種です。プログラムに記述された固定的なルールに従うのではなく、ML技術は入力パターンを特定し、時間の経過とともに進化するアルゴリズムを備えています。

機械学習にはさまざまな用途があり、その多くは現在、日常生活の一部になっています。以下にいくつかの例を示します。

1. 医療診断
2. 自動運転車
3. オンライン広告のターゲティング – Google AdSenseとFacebook Advertising
4. 音声認識 – Google Assistant、Amazon Alexa、Microsoft Cortana、Apple Siri
5. 画像認識 – Google画像検索、FacebookやApple Photosでの顔認識

自動運転車の例

自動運転車は、機械学習を取り入れることで、安全性と信頼性を高めています。従来の人工知能を使用する自動運転車は、プログラムに対応方法が記述されている道路状況に応答できます。しかし、ソフトウェアが認識されていない入力に遭遇すると、車は減速、停止、手動操作への切り替えの要求など、バックアップ用の安全対策をデフォルトで実行する場合があります。

機械学習によって、車両はソースコードに明示的にプログラムされていない事象や物体を認識できるようになります。たとえば、車に街灯を認識するようプログラムされていても、工事用バリケードの点滅灯は認識できない場合があります。人間の運転手の運転行動を記録するなどして経験から学習することで、車は工事用バリケードを認識し、それに応じて対応するようになります。

自動運転車が、車、自転車、人、動物など、道路上の物体を区別できるのは、ML技術によるものです。また、自動車が不完全な天候条件や、車線が明確でない道路でも、より安定して走行するのに役立ちます。目標は、人間のように運転しながら、人為的ミスによる間違いを避けられる車両を実現することです。