機械はいかにして学習するか

社会を革新する機械学習とは？

人工知能（AI）の一分野として、機械学習の研究が行われています。「機械（マシン）」とは問題を解くための手法（アルゴリズム）であり、「学習」とは時間の経過とともにその性能を向上させていくことを意味します。つまり機械学習は、コンピュータがデータをもとに学習し、時間の経過とともに計算などのパフォーマンスを向上させることを可能にする技術なのです。
AIは、科学、医療、経済、そして社会全体を再構築し始めています。例えば医療診断システム、画像認識、人型ロボットといった最新の技術には、機械学習やAIが欠かせません。機械学習とAIは、現代のイノベーションにおける推進力だと言えるでしょう。

機械学習の応用のために

研究では、多種多様な機械学習モデルの評価と選択のほか、機械学習で用いる手法の性質を数学的に解明し、新たな手法の構築に役立てる「統計的学習理論」、事前に用意した正解データをもとに学習させる「教師あり学習アルゴリズム」の実践的応用などが試みられています。また、計算実験の再現性を確かめる研究も進行中です。これらの成果は主に、膨大な項目を持つ高次元データから分析や知識抽出を行う計算統計学や、機械学習を利用するさまざまな分野に応用されています。応用事例の一つが、サッカーの試合結果を予測する機械学習モデルの開発です。また、入力されたデータのカテゴリを判定する「分類モデル」はいくつもあり、それらを評価するための新しい統計的手法の調査も行われています。

信頼性と再現性の向上をめざす

研究の大きな目標は、信頼性、評価基準、再現性に関して、機械学習の方法論的側面をさらに強化することです。つまり、コンピュータで得られた結果が正しいのかを適切な評価方法で検証でき、誰でも同じ結果が出せることをめざしています。将来機械学習システムが、極めて重要な分野（ハイステークス・ドメイン）で導入されていくにつれ、堅牢な評価手順と透明性のある実験の実施がさらに重要になっていくでしょう。

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先生情報 / 大学情報

武蔵大学国際教養学部国際教養学科教授ダニエルベラール先生

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機械学習、統計学、データサイエンス

メッセージ

データサイエンスと機械学習は、非常にエキサイティングな分野だと思います。数学や統計の概念を、経済、医療、金融、科学といった現実世界のデータに適用できるからです。社会で蓄積された生のデータを分析して意味を見いだすといった知的な刺激に満ちていますし、卒業後も通用する価値の高いスキルだと思います。また、この分野では公式を暗記するのではなく、論理を注意深く組み立て、構造化された方法でデータを理解する力が必要です。数学やプログラミングに関心を持ち、論理的に考える力を鍛えておくと、大学でも役立つと思います。

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武蔵大学の特長は、平均13名の少人数で実施される約400種類の充実したゼミ教育です。1年次から少人数形式の授業が始まり、実践的な学びを深められます。学内施設MCV（Musashi Communication Village）など、グローバル教育の環境も整備されています。
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