AI・データ活用（機械学習・深層学習）
意味・解説
コンピュータに学習能力を持たせ、データから予測や判断を行う技術の総称。
AI（人工知能）の中でも、データから反復的に学習する手法を機械学習（ML）、人間の脳の仕組みを模した多層構造を用いる手法を深層学習（ディープラーニング）と呼ぶ。
くわしく
現代のビジネスを支える知能化技術です。
1.AI（人工知能）：
人間のような知的な活動をコンピュータに行わせる技術の総称です。
2.機械学習（ML）：
大量のデータを読み込ませ、その中に潜むパターンやルールを自ら見つけ出す手法です。回帰分析やクラスタリングなどが含まれます。
3.深層学習（DL）：
ニューラルネットワークを多層化した技術で、画像認識やNLPにおいて、人間が特徴を教えなくてもコンピュータが自ら特徴を抽出できる点が画期的です。ポイントは、これらと『ビッグデータ』を組み合わせることで、需要予測、異常検知、パーソナライズされたレコメンデーションなどが可能になり、圧倒的な競争優位を生むからです。試験では、AIの階層関係（AI ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習）や、学習に使う「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の分類が問われます。
例文
ECサイトにおいて、過去の購入履歴データを機械学習で分析し、顧客ごとに最適な商品を提案するAIシステムを構築した。
同義語: 人工知能活用
分類: デジタル技術