機械学習
きかいがくしゅう概念1959
大量のデータから規則やパターンをコンピュータ自身に学ばせる手法。明示的に手順を書く代わりに「学習」させる発想で、アーサー・サミュエルがこの語を広めた。画像認識や音声認識、後の深層学習・生成AIへとつながる土台になった。
年表
1959Arthur Samuelが論文「Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers」をIBM Journal of Research and Development誌に発表
概要
大量のデータから規則やパターンをコンピュータ自身に学ばせる手法。明示的に手順をすべて書く代わりに、経験から「学習」させる発想で、後の深層学習・生成AIへとつながる土台になった。
時代背景
1959年、IBMのArthur Samuelは論文「Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers」をIBM Journal of Research and Development誌に発表した。チェッカーというゲームを題材に、コンピュータが自分自身の対局経験から学習する手法を扱ったとされる（詳細な内容は本ドラフトでは未確認。下記参照）。
現在
この発想は、その後画像認識・音声認識、さらには深層学習・生成AIへとつながる、今日のAI技術全体の土台になっている。
| 分野 | 人工知能 |
|---|---|
| 語の提唱 | Arthur Samuel |
関連項目
- 深層学習（ディープラーニング）人間の脳を模した多層のネットワークで学習する手法。2012年の画像認識コンペでの圧勝をきっかけに一気に注目され、現代のAIブームの起点になった。