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機械学習の例

使用されている4つの機械学習アルゴリズムの例

エンタープライズ規模での機械学習の活用事例には、どういったものがあるのでしょうか。この10年間で企業および組織向けの機械学習は飛躍的な成長を遂げ、よりスマートな意思決定が行えるように、データ主導型のインサイトが加速され、人工知能が強化されてきました。現在は、IoT(Internet of Things)デバイスやソーシャル・メディア・フィードなどの無数のソースから大量のデータが届きます。それらの大量のデータを手動で分析することは不可能ですが、機械学習はそれらのデータの氾濫を管理された実用的なものに変えて、組織のプロセスに簡単に統合できるようにします。

あらゆる規模の企業が機械学習を使用して機能を向上させています。検索エンジンにユーザープロファイルに基づいたパーソナライズされた結果を返すことにも、機械学習が使われています。ショッピングサイトに顧客の購入済み製品や閲覧履歴に基づいたお勧めの商品が読み込まれることにも、機械学習が使われています。携帯電話でテキストメッセージを入力したときにタイプミスが自動的に修正されることにも、機械学習が使われています。

自然言語処理から大量のデータセットの異常の検出まで、機械学習アルゴリズムは、人間の脳のように学習しますが、コンピュータの技術的な正確さを備えています。機械学習では、if/thenルールのセットまたはプロセスガイドラインというよりは、それらを取り巻くコンテキストを学習しながら、パターンや異常を識別します。このため、量が多ければ多いほど、多くのことを学習できます。

エンタープライズ向けの4つの機械学習の例

機械学習アルゴリズムとモデルは、このプロセスを駆動するエンジンですが、そもそも企業はそれらをどうすればよいのでしょうか。eコマースサイトやストリーミング・サービスからの提案を検討するのは簡単ですが、B2B企業または社内業務レベルではどうでしょうか。機械学習の機能の幅広さを示す4つの機械学習の例について考えてみましょう。

データ準備に革命を起こす機械学習

場所を選ばないアクセス、クラウドデータベース、IoTテクノロジなどが統合されたことで、ビッグデータはこの10年間で一般的に使用される用語になりました。しかし、業務に流れ込んでくるこれらすべてのデータストリームについて、それらを消費するには処理しなければなりません。機械学習は、データを自動的に拡張、強化、修復、エンリッチ化することで、これに革命を起こしました。これにより、形式の標準化、外れ値の識別、機密データのマスキングなどのタスクを省くことができるようになりました。機械学習を使用すると、主要な繰返し手順を自動化し、より迅速かつ正確に結果を得られるようになるため、データ・サイエンティストは時間とエネルギーを他のことに集中できるようになります。

機械学習による迅速なデータ検出

どれほどよく訓練されていても、またどれほど経験があっても、データ・サイエンティストやアナリストは、人間のスピードでしか移動できません。機械学習モデルは、より単純な分析やデータセットの処理をデータ・サイエンス・チームが実現不可能なスピードで処理することができます。この範囲の広さとスピードの速さのため、機械学習は人間のチームが見過ごす可能性のあるパターンを識別できます。また、機械学習は、それと同じレベルで関係を調査することができ、手動レベルでは不可能であったかもしれない詳細な分析について提案を行うことができます。

機械学習によるスマートな検索:

機械学習は、検索機能自体とその出力の両方について、検索機能をより高いレベルに強化します。機械学習では、予測、トレンド、クラスタリングおよび相関分析を実行しながら、特定のパラメータを考慮するようにアルゴリズムをトレーニングすることができます。その結果、推奨エンジンの精度(ひいてはエンゲージメント)の向上から、優れたカスタマイズ・オプションの提供、また新しいタイプの予測または例外の導出まで、能力と柔軟性の両方を向上させることができます。

機械学習と自然言語処理:

機械学習の幅広い機能には、自然言語処理(NLP)が含まれますが、それにより人間の言語を理解するための進化を続けるモデルが生み出されました。これは音声認識を駆動するエンジンですが、それ自体は、ビジネス、アクセシビリティ、日常生活にわたって広く応用されています。NLPアルゴリズムは、学習すればするほど精度が高くなり、音声だけによる対話が可能になります。これは、説明やレポートをデータからのインサイトに基づいて自動的に生成するために使用される自然言語生成(NLG)とも関連しています。

機械学習の例:実例

ここまで、機械学習の4つの一般的なユースケースについて確認しました。今度は、それを実例で考えてみましょう。ある会社の顧客サービス部門について考えてみましょう。機械学習では、データベース内のすべてのトランザクションを分析し、ユーザー履歴に基づいて顧客プロファイルを作成し、個々の好みを使用して専用のアウトリーチ・プログラムを作成することができます。また、機械学習では、大量のデータを処理し、関係するパターンを分析することで、そこに至るまでのさまざまな経路を特定することができます。

たとえば、機械学習アルゴリズムによって、朝早く購入する人は、特定のタイプの製品を購入する傾向があることがわかるかもしれません。これを使用して、その製品カテゴリがセール中のとき、または在庫が少なくなったときに、ターゲット顧客グループに特別なオファーを送信できます。機械学習により、多くのさまざまなパターン相関を特定し、それらを顧客エンゲージメントの向上や、インセンティブの創出、維持率の最大化にさらに応用することができます。

機械学習でできること(また、オラクルがそれをどのように簡単にしているか)について詳しくは、Oracle Machine Learningを使用してどのように複雑なデータ主導型の問題を解決しているかをご確認ください。