【朗報】『機械学習』がたった4分で完全に理解できる動画見つけたぞｗｗｗ
https://www.youtube.com/watch?v=o7O2m_gcwAI
【動画の要約】
・機械学習とは、コンピュータに学習させて問題に潜む「パターン」を見つけ出す技術。
・「AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング」という包含関係になっている。
・応用分野はマーケティング、自動運転、医療、金融（株式トレード）など多岐にわたる。
・学習手法には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの種類がある。
これめちゃくちゃ分かりやすいな！
AIの中に機械学習があって、その中にディープラーニングがあるっていう関係がスッキリ頭に入ったわ。
>>2
ほんこれ。
言葉はよく聞くけど、それぞれの違いをハッキリ説明できるやつ少なかったから助かる。
02:31あたりの、ゴールドマン・サックスの話が一番衝撃的だわｗｗｗ
2000年に600人いた株式トレーダーが機械学習（ロボットトレーダー）に置き換わって、たった2人になったってマジかよ( ﾟДﾟ)
>>4
598人はどこへ消えたんですかね……
もう完全に人間の仕事奪われとるやないかい！！
人間の直感とか経験則より、機械が大量データから見つけ出すパターンのほうが強いってことだよな。
ECサイトの「Aという商品を買った人はBという商品も買っています」ってレコメンド機能も、まさに機械学習（00:36）なんやな。
毎日お世話になってるわ。
>>7
ついつい余計なものまで買っちゃうのは、俺らが機械学習のパターンに完全にハメられてるってことかｗｗｗ
医療のCTスキャン画像診断のところ、放射線科医より性能高い機械学習が出始めてるって凄すぎる。
がんの早期発見とかめちゃくちゃ進化しそう。
病気の見落としが減るなら素晴らしいことやな。
技術の進歩で助かる命が増えるのはええことや。
ところで「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の違いも分かりやすかったわ。
特に強化学習のお掃除ロボット（03:56）の例えが神がかってた。
最初からデータがなくても、壁にぶつかりながら自分で学習していくってやつな！
>>12
我が家のルンバが健気に壁にアタックしてた理由が分かったわｗｗｗ
あれも必死にデータ取って強化学習してたんやな。
過去のデータがなくても、試行錯誤しながら最適解を見つけるのが強化学習。
教師あり学習は「正解データ」がある場合、教師なし学習は「正解データ」がない場合。
この分け方だけでも覚えておくと、AI関連のニュース読むときに全然理解度が違うな。
機械学習をやりたいならプログラミング言語はPython（04:14）一択か？
>>16
せやな。機械学習関連のライブラリがめちゃくちゃ充実してるから、基本はPython一択やで。
Pythonって初心者でも学びやすいって聞くし、機械学習ブームもあって今一番人気あるよな。
でも機械学習やデータ分析やる時って、数学の知識って必要なの？
文系卒の俺にはハードル高そうなんだが……
>>19
ライブラリ使うだけならそこまで高度な数学はいらん。
ただ、仕組みを深く理解しようとすると、高校レベルの微分積分とか線形代数はあった方がええ。
お前らには「教師なし」じゃなくて「常識なし」が必要だなｗｗｗ
>>21
誰が常識なしやねん！やかましいわ！
でもほんと、このキノコードさんの動画は編集がシンプルでおしゃれだし、4分でサクッと学べて最高だわ。
他の長ったらしい専門書読むより、この動画見た方が一瞬で本質が分かるわ ^^) _旦~~
機械学習は「予測」と「分類」ができる。
予測はデータ間の法則（パターン）を解析すること。
分類はデータ間の関係性（パターン）を解析すること。
>>25
「点であるデータから線の法則を発見する（予測）」
「点であるデータから集合の関係性を発見する（分類）」って考えると、さらに納得できるな！
点から線！その例えめちゃくちゃ分かりやすいな。
まさに法則性を見つけ出すってことやね。
自動運転の分野でも機械学習が使われてるって言ってたけど（02:04）、これからはマジで全産業に必須の技術になりそう。
もうすでに実用化されてるし、知らないうちに俺たちも毎日使ってるからな。
スマホの顔認証とかもまさにそう。
逆に言えば、機械学習を知らないとこれからの時代、ビジネスで置いていかれるってことか。
だからこそ、非エンジニアでもこのくらいの基本知識は持っておくべきだな。
動画のおかげで、取引先とAIの話するときにドヤ顔で語れそうだわｗｗｗ
「AIと機械学習はですね…」ってな( *´艸｀)
>>32
にわか知識で語ってボロが出ないように、他の動画もしっかり見て勉強しとけよｗｗ
会社の売上予測とか需要予測に機械学習導入したいんだけど、何から始めればいい？
>>34
まずは自社に「過去の売上データ（正解データ）」がどれくらい溜まってるか確認だな。
教師あり学習を使うことになるから、データがないと始まらん。
なるほど、データが溜まってれば、Python使って予測モデルを作れるわけか。
Pythonでデータ分析や機械学習やるなら、キノコードさんの別の動画で詳しく解説してるっぽいから、それ見るのが一番早いかも。
>>37
見てくる！プログラミング初心者の俺でも理解できそうな気がしてきた！
4分間でここまで機械学習の本質を分かりやすく説明してくれる動画、他にないわ。
強化学習の「データを取りながら学習する（04:08）」ってのも、自分の人生に当てはまりそうで草。
俺たちも失敗から学んで強くなっていこうな……
>>40
ええこと言うやん。お前らもネットで叩かれて強化学習していけ。
AIに仕事を奪われないように、俺らも学習し続けないとあかんな。
とりあえずPythonの勉強でも始めてみるか！
この動画に出会えてよかった。キノコードさん、素晴らしい動画をありがとう！
結論：機械学習の基礎を学ぶならこの動画で大正解👍
引用元: キノコード / プログラミング学習チャンネル：機械学習とは？｜4分でわかりやすく解説します
今回の動画は、AI、機械学習、そしてディープラーニングの関係性や、機械学習の仕組み・応用例が4分間で驚くほど簡潔にまとめられていましたね。特にゴールドマン・サックスの株式トレーダーが600人から2人に激減したという話は、AIが人間の仕事を奪うという現実を象徴する衝撃的なエピソードでした。
「失われてから気づく」のではなく、新しい技術の本質を正しく理解し、Pythonなどを通じて自分たちで活用するスキルを身につけることが、これからの時代を生き抜くために最も重要なのだと痛感させられます。初心者にも非常に分かりやすい内容なので、まずはPythonの基本から始めて、データ分析のスキルを身につけるのがおすすめです！
私もキノコードさんの他の動画をチェックして、Pythonの学習をさらに深めたいと思います！皆さんもぜひ、日々の業務や学習に機械学習の視点を取り入れてみてください。
