すべてのWeb開発者が機械学習を検討する必要がある理由

人工知能（AI）と機械学習は目新しいものではありません。 1950年代に、アーサーサミュエルはチェッカーを再生できるコンピュータープログラムを作成しました。彼は、一般的な検索アルゴリズムである「アルファベータ法」を使用しました。

1960年代には、多層ニューラルネットワークと、倉庫内の最適なパスを見つけるために使用される最近傍アルゴリズムが登場しました。

では、AIが非常に古い場合、なぜAIスタートアップはそれほどトレンディなのですか？私の意見では、これには2つの理由があります。

• 計算能力（ムーアの法則を参照）
• 毎日インターネットに追加されるデータの量

毎日作成されるデータの量に関連する2つの統計があり、それらについて考えるたびに頭がおかしくなります。

• 2018年現在、私たちは毎日2.5兆バイトのデータを生成しています。このフォーブスの記事が公開されて以来、この数が増えていることは間違いありません。
• 過去2年間だけでも、世界のデータの90％が生成されました。

つまり、これは、（1）データの保存とアルゴリズムの実行に必要なハードウェアが引き続き手頃な価格になり、（2）MLモデルのトレーニングに利用できるデータの量が非常に速いペースで増加していることを意味します。

私たちは毎日、人工知能と機械学習の世界と交流し、影響を受け、貢献しています。たとえば、次のアルゴリズムに感謝（または非難）することができます。

• クレジットライン
• 病気の診断を支援する
• たぶんあなたが仕事を得たかどうかにかかわらず
• 現在の交通状況を考慮して最も効率的なルートを見つけるのに役立ちます
• Alexaは、くしゃみをしたばかりだと言ったときに、あなたが何を意味するのかを正確に理解しています
• Spotifyで新しいお気に入りの曲を紹介します

私が架空の将来の子供たちを育てた理由は次のとおりです。デジタルライフが「実際の」ライフにどのように影響するか、データプライバシーの決定がどのように影響するか、マシンをいつ信頼すべきかについて自分の意見を形成する方法を理解してもらいたい。対すべきではないとき。

この投稿の残りの部分では、私が研究した3種類の機械学習、つまり教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概要を説明します。それぞれのアプローチがユニークである理由と、それぞれが特に解決に優れている問題について説明します。