機械学習をいつ使うべきか - Amazon Machine Learning

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機械学習をいつ使うべきか

ML はあらゆる種類の問題の解決策ではないことを覚えておくことが重要です。ML テクニックを使用せずに堅牢なソリューションが開発できる場合があります。たとえば、簡単なルール、計算、またはデータ駆動型学習を必要とせずにプログラムできる所定の手順を使用して目標値を決定できる場合は、ML は必要ありません。

以下の状況では、機械学習を使用します。

  • ルールはコード化できません。 (電子メールがスパムかどうかを認識するなどの) 人間によるタスクの多くは、単純な (決定的な) ルールベースのソリューションを使用して適切に解決することはできません。多数の要因が答えに影響する可能性があります。ルールがあまりにも多くの要因に依存していたり、ルールの多くが重複しているか、または非常に細かく調整される必要がある場合、人間がルールを正確にコーディングすることはすぐに困難になります。この問題を効果的に解決するために、ML を使用できます。

  • 次の尺度を設定することはできません。 数百の E メールを手動で認識し、スパムかどうかを判断できる場合があります。ただし、このタスクが、何百万もの E メールとなると手間がかかります。ML ソリューションは、大規模な問題を処理するのに効果的です。