機械学習とは

機械学習とは

パターン認識とは、「何らかの入力が与えられたときに、 その入力パターンを解析して適切なカテゴリに分けること」です。 例を挙げると分かりやすいので、身近な例をいくつか紹介します。

・スパムメールの検知

メールを受信すると、どれがスパムでどれがそうでないかを識別します。この問題のモデルがあれば、プログラムがスパムでない電子メールを受信ボックスに残し、スパムメールをスパム・フォルダーへ移すということが可能になります。非常に有名な例の1つです。

・クレジットカード不正検知

ある顧客の1ヶ月のクレジットカード取引履歴から、それらの取引がその顧客によってなされたものか不正に利用されたかを識別します。これにより、クレジットカードの不正利用を早急に発見することが出来ます。

・数字認識

封筒の手書きの郵便番号を認識し、その手書き文字の数字を識別します。これにより、コンピューター・プログラムが手書きの郵便番号を読み取ることが出来るようになり、封筒を地域毎に仕分けることが可能になります。

◇機械学習ってどうやってるの??

では、機械学習はどのように実現されるのでしょうか。

パターン認識には色々な手法がありますが、よく用いられる方法は、以下の図のようなもの

です。

001

まず、元の入力パターンから認識のために必要な本質的な情報を選んで取り出し ます。これを特徴抽出といい、取り出された情報を特徴といいます。次に、抽出した特徴を用いて入力パターンを分類して出力します。

◇特徴抽出部とは

パターンがどんなクラスに属するかを認識するためには、各パターンの特徴を掴む必要があります。適切な特徴を掴むことが出来れば、上手くクラスを識別することが可能になります。この特徴抽出部で特徴をつかめなければ識別が上手くいきません。

◇識別とは

入力された特徴が、どのクラスに属するかを識別する処理です。どのような特徴をもったパターンを各クラスに属するかを識別するために「プロトタイプ」を設定します。プロトタイプとは、クラスを代表する特徴のことです。

◇出力とは

出力部分では、識別部で作成されたプロトタイプを使い、どのプロトタイプにより近いか判定した結果を出す部分です。

最新情報

個人情報利用目的等通知書

当社は、「分析で社会を豊かに」を企業理念として、当社が取り扱う全ての個人情報の保護について、社会的使命を十分に認識し、本人の権利の保護、個人情報に関する法規制等を遵守致します。 また、以下に示す方針を具現化するための個人情報保護マネジメントシステムを構築し、最新のIT技術の動向、社会的要請の変化、経営環境の変動等を常に認識しながら、その継続的改善に、全社を挙げて取り組むことをここに宣言致します。

  1. 当社はデータ分析等に関する事業、並びに従業員の雇用、人事管理等において取扱う個人情報について、適切な取得・利用及び提供をし、特定された利用目的の達成に必要な範囲を超えた個人情報の取扱いを行わないための措置を講じます。
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【個人情報に関する苦情・相談窓口】 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 株式会社分析屋 個人情報相談窓口 メールアドレス:privacy@analytics-jp.com TEL:0466-90-3288 (受付時間 月曜~金曜 9:00~18:00) FAX:0466-90-3289

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Notice of the Purpose of Use of Personal Information

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Tricor K.K.
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Naoto Kira, Managing Director
(Contact: Same as for Inquires)

 

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