機械翻訳について

1.1.1 「機械学習」、AIおよび生成AIとは

「機械学習」は、使用するデータに基づいてパフォーマンスを学習または改善するシステムの構築に重点を置いた人工知能(AI)のサブセットです。

機械学習とは、データ内の未知の関係性を見つける手法です。 一部の関係はわかっている場合がありますが、「アルゴリズム」は推論などのパターンを学習します。 機械学習とAIという用語は、よく同義的に使用されます。 重要な違いとして、すべての機械学習はAIですが、すべてのAIが機械学習であるわけではありません。 人工知能とは、自身の知能や動作を自主的に提示するシステムの実装や研究を指します。 機械学習においては、デバイスが自身のパフォーマンスから学習して、自身の機能を変更できるようにする技術が扱われます。 機械学習は、大量に保管されている可能性があるデータを自動的に検索して、単純な統計分析では得られないパターンや傾向を発見します。 機械学習は、モデルを作成するデータのパターンを識別する高度なアルゴリズムを使用します。 これらのモデルを使用して、予測と予想を作成し、データを分類できます。

「機械学習」を生成AI (GenAI)と比較するために、GenAIは、生成AIモデルによってテキスト、コードまたはイメージなどの新しいコンテンツを生成するために特別に設計されています。生成AIモデルは、学習したパターンに基づいて元の出力を作成するために膨大な「データ・セット」に基づいてトレーニングされます。基本的に、データに基づいて予測を行うことと、学習したパターンに基づいて新しいデータを作成することとを兼ね備えています。 Oracle Machine Learningは、確立されたアルゴリズムを使用して、予測や「分類」などの従来の「機械学習」タスクに集中します。

機械学習の主な特徴は次のとおりです。

• パターンの自動検出

• 発生確率の高い結果の予測

• 実用的な情報の作成

• 大量になる可能性があるデータを分析する機能

機械学習は、従来の演繹的な問合せ手法やレポート手法では対処できない問題について、答えを得ることができます。