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機械学習
機械学習は、データからモデルや判断規則を学ぶ手法を開発する。教師あり学習では、ラベル付きの事例が指定した課題の学習を導く。
概要
訓練では、データと設定した目的に基づいてモデルを調整する。訓練例での成績だけでは、未知の事例への性能は確かめられない。評価には課題、指標、データ分布を考慮する必要があり、訓練時と運用時の分布の変化によって汎化性能の推定が当てはまらなくなることがある。
なぜ重要か
機械学習は医用画像解析やタンパク質構造予測など、データ駆動型の科学研究や産業技術を大きく前進させた。一方で、意思決定アルゴリズムの社会展開に伴い、予測精度の偏りや公平性、説明責任、権力の集中が法制度や公共政策の課題となっている。