機械学習の利点

機械学習は、データ内のパターンや関係性の検出に役立つ強力なテクノロジです。

傾向とパターンの検出: 機械学習によって、データ内の隠れた情報が発見されます。ユーザーは、長期にわたってデータを処理してきた結果、重要なパターンについてはすでに認識している可能性があります。機械学習では、そうした経験的観測の追認や適切性の確認ができ、その上で、簡単な観測ではすぐには見分けられない新たなパターンを発見できます。機械学習では、因果関係以外の予測的な関係性を発見できます。たとえば、機械学習によって、収入が$50,000から$65,000で特定の雑誌を購読する男性は特定の製品を購入する傾向にある、と判断されたとします。ユーザーは、この情報をマーケティング戦略の開発に利用できますが、機械学習は、ローンやクレジットが不払いになる可能性がある借主を金融機関が予測できるようにすることで、信用リスク評価において重要な役割を果たします。履歴データを分析することで、機械学習モデルで、借主の信用価値に貢献する様々な要因(たとえば、収入、信用履歴、債務レベル、雇用ステータス)の間のパターンと関係性を識別できます。

データに基づく意思決定: 多くの企業がビッグ・データを保有しています。そのデータから有意義な情報を抽出することが、データに基づいてビジネス上の意思決定を下す上で重要になります。機械学習アルゴリズムを利用することで、組織はデータを知識や実用的な情報に変換できます。変化する需要に対応するために、企業は、機械学習手法の使用によって、より適切な意思決定を、より迅速に下すことができます。

おすすめ製品: 機械学習の結果を使用すると、オンラインでの顧客の行動パターンや、マーケティング・キャンペーンに対する顧客の反応に基づいて関連性の高い有益な製品を販促または推奨することで、顧客の意思決定に影響を与えることもできます。

不正、異常およびセキュリティ・リスクの検出: 金融サービス部門では、異常パターンや不正を発見し、新たな不正行為にさらに迅速に対応することで、機械学習のアルゴリズムおよび手法が役立っています。今日、企業や政府は、ビジネスおよび情報共有をオンラインで行っています。このような場合、ネットワーク・セキュリティが問題となります。機械学習は、異常な動作を検出し、自動的に是正処置を講じるのに役立ちます。

小売分析の提供: 機械学習は、顧客の購入パターンを分析して、ターゲット顧客に販促提案を行うために役立ちます。このサービスは、優れたカスタマ・エクスペリエンスを保証し、顧客ロイヤルティを向上させます。

医療の変革: 医療用途での機械学習が普及しつつあり、患者や医師に役立っています。レントゲン写真、CT、MRI、PET画像、放射線科レポートなどの画像を綿密に調べて知的意思決定を行うために、高度な機械学習手法が放射線医学で使用されています。機械学習ベースの自動検出および診断は実際の放射線科医の診断と同等かそれ以上であると報告されています。機械学習アプリケーションには、乳癌を検出するようトレーニングされているものもあります。医療分野における機械学習のもう1つの一般的な用途は、自動請求処理です。機械学習を利用するアプリケーションのいくつかは、脳卒中、糖尿病、冠動脈疾患、腎不全などの様々な条件における患者のリスクを指摘したり、必要となる可能性がある薬物療法または処置を勧めることもできます。

まとめると、機械学習では次のことが可能です。

• 傾向とパターンを容易に識別する
• 製品マーケティングと販売の予測を簡素化する
• 早期の異常検出を促進する
• "学習"により手作業を最小化する
• 多次元データを処理する