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機械学習とは

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機械学習は、明示的にプログラムしなくても、パターンを見つけ、予測し、経験から学習するようにコンピュータをトレーニングする手法です。

機械学習 (ML) は人工知能 (AI) のサブカテゴリで、アルゴリズムを使用してパターンを識別し、一連のデータ内で予測を行います。このデータは数字やテキスト、さらには写真で構成されます。理想的な条件下では、機械学習は私たち人間が自分自身の力で解釈するよりも迅速かつ正確にデータを解釈することを可能にします。

人工知能は、人間が機械の中で人間のような知性の感覚を合成的に作り出すことで生まれます。機械学習の場合は、知覚、学習、問題解決など、人間が生来備えている特定の認知機能を模倣するように機械をプログラミングします。 

機械が人間のように考えるようにするには、トレーニングを行って独自の予測モデルを構築させます。この予測モデルは、機械がデータを分析し、最終的に「学習する」機械になるための手段として機能します。このプロセスを開始するには、コンピュータにデータを提供し、データの処理方法を機械に指示する学習モデルを選択する必要があります。 

機械学習モデルは、データを使用して最終的に 3 つの機能を提供できます。

  • 何が起こったかを説明する
  • 何が起こるかを予測する
  • 次に取るべき行動について提案する


機械をトレーニングするために選択される学習モデルは、タスクの複雑さと目的とする結果によって異なります。機械学習は通常、次の 3 つの学習スタイルに分類されます。

教師あり学習モデルは、ラベル付けされたデータセットを使用するトレーニングです。このモデルは、画像認識のようなタスクに使用されます。

教師なし学習モデルでは、ラベル付けされていないデータを調べて、共通点、パターン、傾向を見つけます。これは、顧客セグメンテーション、レコメンデーション・システム、一般的なデータ探索のようなタスクに使用されます。

強化学習モデルは、確立された報酬システム内で試行錯誤のプロセスを使用するトレーニングです。このスタイルの学習は、アクションが勝敗につながるゲームをプレイするようにコンピュータをトレーニングする場合などに使用されます。 

コンピュータがデータの解釈方法に慣れると (学習モデルとトレーニングデータのおかげで)、新しいデータが提示されたときに予測を行い、タスクを実行できるようになります。コンピュータは継続的なデータストリームから学習し、人間よりも短時間で正確にタスクを実行できるようになり、予測の精度が徐々に向上します。

機械学習と人工知能を使用すると、ユーザーエクスペリエンスを向上させる、顧客の行動を予測する、システムを監視して不正行為を検出するといったことが可能になり、さらには医療従事者が生命を脅かす症状を検出するために役立てることもできます。私たちの多くは、日常的に機械学習の恩恵を受け、機械学習とやり取りしています。一般的な例には次のようなものがあります。

  • お気に入りのストリーミングサービスの推奨アルゴリズム
  • 自動ヘルプラインとチャットボット
  • ターゲット広告
  • 金融機関からの自動見積もり

生成 AI は今や多数の AI ツールの原動力となっていますが、それを可能にしているのがディープラーニングです。ディープラーニングは、大量のデータを分析および解釈するための機械学習の手法です。生成 AI のサブセットである大規模言語モデル (LLM) は、かつてない規模で人間の言語を理解し生成する能力を実証しており、機械学習の重要な適用例になっています。 

機械学習は多くの企業による利用が期待される機能になりつつあり、医療金融サービス通信政府機関などの業界で、革新的な AI/ML のユースケースが生じています。

Red Hat は IBM と提携して Ansible® Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant を作成しました。これは、開発者が Ansible コンテンツをより効率的に作成できるようにする生成 AI サービスです。

OpenShift Data Science を含む Red Hat® OpenShift® AI は、チームが AI アプリケーションと機械学習 (ML) モデルを透明性と制御性をもって構築し、デプロイするための共通の基盤を提供します。 

Red Hat OpenShift Data Science は、独自のユースケースと独自のデータを使用して、AI モデルのトレーニング、プロンプトチューニング、ファインチューニング、提供ができるプラットフォームです。

大規模な AI デプロイメント向けに、Red Hat OpenShift は AI ワークロードに適したスケーラブルなアプリケーション・プラットフォームを提供しており、一般的なハードウェア・アクセラレーターへのアクセスを完備しています。

Red Hat はまた、他のオープンソースソフトウェアの実用性を向上させるために、Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant をはじめとする独自の Red Hat OpenShift AI ツールを使用しています。Ansible Lightspeed は、開発者が Ansible コンテンツをより効率的に作成できるようにするものです。ユーザーによって入力された平易な英語を読み取り、IBM watsonx 基盤モデルと対話して自動化タスクに推奨するコード情報を生成し、これが Ansible Playbook を作成するために使用されます。

また、Red Hat の統合パートナーにより、オープンソース・プラットフォームと連携するよう構築された、信頼できる AI ツールのエコシステムへの扉が開かれます。

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統合されたテスト済みのサービス一式を備えたエンタープライズ・アプリケーション・プラットフォームであり、ユーザーの選ぶインフラストラクチャを使ってアプリケーションを市場に投入するために活用できます。

機械学習 (ML) モデルを迅速に開発し、トレーニングし、テストすることができる完全にサポートされたサンドボックス。

コンテナのスピンアップおよびスピンダウン時に環境全体でデータを永続的に保存できるソフトウェア・デファインド・ストレージ。

Kubernetes クラスタとアプリケーションを制御する、セキュリティポリシーを組み込んだ単一のコンソール。

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