若い友人が僕に言う。「機械学習ってなにが出来るんだい」。

また機械学習のことかと僕は思った。いささかこの話題に飽きているのだ。ただAIと言わないあたり、彼は見込みがあるのかもしれない。

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ここ数年間、AI開発の良質な学習コンテンツが増えました。

インターネットに、良質な解説記事が増えました。特にディープラーニングの解説記事周辺は、これでもかというくらい分かりやすく解説されています。

書籍では、松尾先生の「人工知能は人間を超えるか」を皮切りに、「python 機械学習プログラミング」と「ゼロから作るDeep Learning」が出版され、CONNPASS周辺で多くの勉強会が開催されました。

また、事前知識ゼロでも機械学習を学べる「pythonではじめる機械学習」が出版され、機械学習のハードルが大きく下がりました。これらの良質な書籍は、機械学習ブームの影の立役者でしょう。


そしてまた、機械学習を学ぶ上で最高の教材が発表されました。Udemyの「Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門」です。

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・人工知能未経験からAI人材になりたい方

AI市場の成長はデータ量が増えているから

2020年に世界のデータ量は、44兆GBになると言われています。この44兆GBのデータを、世界中のAIエンジニアが分析するわけです。しかもデータ量は、年間40%とかで増えていきます。そりゃ人材不足になるのも当たり前かもしれません。1GBのデータの分析でも相当きついですからね。

この44兆GBのデータを、いかに自社で集め、いかに活用していくかが今後の企業戦略のカギでしょう。そしてデータ活用の主役はAIです。

ではAI時代のキャリア戦略として、どのようなポジショニングがあるか解説いたします。

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今の人工知能ブームは踊り場はありません。人工知能株式会社は、グローバルで国と企業を巻き込み信じられないスピードで進化し続けています。技術進歩が他の技術の進歩を生み出すことで、指数関数的に進歩しているからです。

本記事では、人工知能開発に携わる著者が、人工知能の最前線をご紹介し、ビジネスパーソンの生き残り方法を提案してみます。

過去記事：これだけは知っておけ！PythonでＡＩ開発の基礎まとめ

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ロジスティック回帰分析は、２値の分類モデルを作るアルゴリズムです。そして、分類結果の発生確率を予測できます。例えばある人が「ガンである確率 90%」 のような予測ができます。

また、モデルの中身を数式として理解できるので、ディープラーニングのようにブラックボックスになりません。つまり、どの説明変数がモデルの判定に重要かが人間でも分かります。

一方、ロジスティック回帰は、線形分離可能なクラスに対してのみ高い性能が発揮されます。非線形の問題はうまく学習できないという重回帰分析と同じ問題を抱えています。
加えて、ロジスティック回帰の説明変数は、数量データのみ利用可能です。カテゴリデータは基本的に推奨されません。

過去記事：ランダムフォレストで特徴量の重要度を評価する
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