機械学習の概念と技術

機械学習技術

機械学習は、人間の指導なしに機械が学習を進めることを可能にする人工知能の一分野であり、パターンを認識することに焦点を当てています。機械学習は、パターンを記憶し、出力を分析し、パターンを説明し将来の行動を導くモデルを作成するために、あらかじめ定められたルールのセットを使用します。

欲しいデータが何か分かっている場合、機械学習はそのデータを取得するまでの道のりを加速します。パターンを特定する必要がある場合や、何を欲しいか正確には分からない場合、機械学習はパターンを見つけ出し、データ取得を進めるために使用できる結果を明らかにします。

機械学習が何であるか、何でないかについての情報は、機械学習 vs. 人工知能をご覧ください。

目標

機械学習技術は、ユーザーについての知識を深め、その結果、よりパーソナライズされた高品質な体験を提供し、マーケティングや広告の効率を向上させることを可能にします。

機械学習技術を利用する対象者

機械学習について高い知識を持ち、実際に機械学習プロジェクトに取り組むデータサイエンティストと開発者が、機械学習ツールと技術の主な利用者です。マーケターやビジネスユーザーを含む他のすべての人々は、機械学習の潜在的な利点を一般的に理解していますが、機械学習プロジェクトの開始と実施方法についての知識はありません。

Tealium Predictは、この「他のすべての人々」グループのメンバーによって実装および管理されることができます。データサイエンティストである必要はなく、データサイエンスのバックグラウンドを持っている必要はありません。

ビジネス例

機械学習モデルは、顧客の将来の行動を予測するために、先導的なビジネスによって一般的に使用されています。たとえば、将来の購入金額を見積もります。

現在最も一般的に使用されているビジネス例は、Amazon、Netflix、AirBnbなどの大企業が構築および使用している推薦エンジンです。

進歩

機械学習技術は、最大かつ最も洗練された技術企業の一部によって成功裏に使用されるまでに進歩しています。一般の人々は、機械学習がビジネスに大きな利点をもたらす可能性があり、ここにとどまることを一般的に認識しています。