2022.10/27 DXの進展とデータサイエンス（1）

ところでMIでは、AIによる機械学習でデータマイニングを進める。

データマイニグとは、データサイエンスの成果を実装したコンピューターを用いて大量のデータを処理し、「知識」を見出すための技術である。

また、機械学習とは、大量のデータをコンピューターに学ばせて、そこから特定のパターンなり法則を見つけ出す作業である。

そして見出された法則を基に、新たな別のデータを分類（クラス分類やグループ分け）したり、関連する新たな情報を推薦したり、未来予測（回帰）したりする。

すなわち、アカデミアで研究されているMIとは、現象を観察して得られたデータをデータサイエンスにより処理してそこに潜む特定の新法則なり新機能を探す「技術」である。

ここで注意しなければいけないのは、科学の手続きで必要とされる仮説設定プロセスが見当たらないにもかかわらず、「科学の方法」と捉えられている現在の風潮である。

　もう少し詳細な説明を続けると、機械学習には人間の脳を模倣した仕組み、すなわちニューロンのネットワークにより様々な情報伝達を行いながら学習を進める「ディープニューラルネットワーク」（DNN）と呼ばれる構造を活用する方法があり、それを特に深層学習（ディープラーニング）と呼んでいる。

深層学習では、DNNに重みづけをするパラメーターが重要となる。DNNで大量のデータを学習させると、このパラメーターが修正されながら学習が進行し、全体があるパターンに重みづけられてゆく。

この時使われる演算はデータサイエンスの成果から適宜選ばれ、オブジェクト指向と呼ばれるプログラミング手法により実装されてAIとなる。

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