機械翻訳について

1.1.2 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 - 機械学習では、データに隠された情報を発見します。 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、 機械学習では大量のデータを処理でき、機械学習を財務分析に使用できます。 利点として、株価予測(アルゴリズム取引)やポートフォリオ管理などがあります。

データ駆動型の意思決定 - 多くの企業がビッグ・データを保有し、そのデータから意味のある情報を抽出することは、データ駆動型のビジネス上の意思決定を行う上で重要です。 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。 変化する要求により、企業は機械学習手法を使用することで、より適切な意思決定をより迅速に行うことができます。

おすすめ製品 - 機械学習の結果を使用して、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したり推奨することによって、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もっと迅速に対応することで、機械学習アルゴリズムや手法の恩恵を受けてきました。 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 - 機械学習は、顧客の購入パターンを分析して、ターゲット顧客にプロモーション・オファーを提供するの役立ちます。 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。

健康管理 - 医療用途での機械学習が普及しつつあり、患者や医師を支援しています。 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