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。

トレンドとパターンを見つける: 機械学習は、データの隠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、 機械学習は、金融機関がローンまたはクレジットにデフォルト設定する債務者の可能性を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ロールを果たします。 履歴データを分析することで、機械学習モデルは、債務者の信用価値に貢献する様々なファクタ(収入、信用履歴、債務レベル、雇用ステータスなど)間のパターンと関係を識別できます。

データに基づくディシジョン: 多くの企業はビッグ・データを持ち、そのデータから有意義な情報を抽出することは、データ主導型のビジネス上のディシジョン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。 需要の変化に伴い、企業は「機械学習技術」を使用してより適切なディシジョンを迅速に行うことができます。

推奨製品: 機械学習の結果は、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、関連性の高い有用な製品を宣伝または推奨することで、顧客のディシジョンに影響を与えるためにも使用できます。

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、異常なパターンや不正を発見し、新しい不正行為に迅速に対応することで、機械学習アルゴリズムや技術の恩恵を受けています。 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。

小売分析を提供: 機械学習は、顧客の購入パターンを分析して、ターゲット顧客にプロモーション・オファーを提供するのに役立ちます。 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。

ヘルスケアの変革: 医療における機械学習は一般的になりつつあり、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と診断は、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「異常検出」の促進
• "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