30秒でわかる要点
データからパターンやルールを自動的に学習するアルゴリズムの総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。
「機械学習」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1機械学習の手法が実用化される前の初期AI研究で、知識表現のために最も多く用いられた方法はどれか。
- 記号を用いた論理規則とフレーム構造による知識の組織化
- 大規模な数値行列による分散表現
- 確率グラフィカルモデルによる不確実性の表現
- 深層ニューラルネットワークの重み行列
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正解：A
初期のAI研究では、知識を記号的な論理規則（IF-THEN規則）やフレーム構造で表現した。これらは人間が理解可能で、推論過程を明示的に追跡できたため、AI研究の初期段階で支配的だった。B、C、Dは機械学習時代以降の表現方法である。
Q2深層学習（ディープラーニング）が実用化される前に、機械学習が直面していた主な課題はどれか。
- 特徴量を手動で設計する必要があり、その過程が非常に労力がかかっていた
- 学習アルゴリズムの基本理論が存在しなかった
- コンピュータのメモリ容量の不足により、データを保存できなかった
- マルチコアプロセッサが存在しなかったため、並列処理が不可能だった
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正解：A
従来の機械学習では、生画像のような高次元データから有効な特徴を手動で抽出（特徴工学）する必要があった。この過程は領域知識を要求し、高度な技術力と経験を必要とした。ディープラーニングは自動的に特徴を学習することで、この課題を大きく軽減した。B、C、Dは不正確である。
Q3知識ベースシステムと機械学習の根本的な違いとして最も適切なものはどれか。
- 知識ベースが古く、機械学習が新しいだけである
- 知識ベースは人間が知識を明示的に記述し、機械学習はデータから自動で知識を学習する
- 知識ベースはコンピュータ、機械学習は脳が実行する
- 機械学習は知識ベースより常に正確である
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正解：B
知識ベース（エキスパートシステム）は人間の専門知識をルール形式で明示的に記述。機械学習はデータから統計的パターンを自動発見。説明可能性と スケーラビリティのトレードオフ。A・C・Dは根本的区別ではない。
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