人工知能（AI）における「学習」とは、コンピュータシステムがデータや経験を基に特定のタスクにおけるパフォーマンスを向上させていくプロセスを指します。手動でルールを記述する従来手法とは異なり、学習はパターンの発見、新しい状況への適応、意思決定の自動化を可能にします。新しいサンプルから一般化し進化できる点が、決定論的アルゴリズムとの大きな違いです。主な学習パラダイムには、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習があり、それぞれ異なる課題やアルゴリズム技術に対応しています。
ユースケースと利用例
学習はAIの多様な応用の中心です。画像認識、機械翻訳、不正検出、パーソナライズド推薦、自動運転などが代表例です。例えば音声認識では、大規模な音声データを使って音声からテキストへの変換を実現します。金融分野では取引履歴を分析して市場行動を予測します。産業分野では、早期異常検知による予知保全の最適化に活用されています。
主要なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク
AIにおける学習の実装を支援するツールとして、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras、XGBoost、LightGBMが広く使われています。これらのフレームワークはデータ処理、モデル構築、学習、評価機能を提供します。また、Hugging Face TransformersやFastAIは特定タスク向けの即時利用可能なソリューションも提供しています。
最新動向・発展
近年はディープラーニングの進化により、大規模言語モデルや複雑なニューラルネットワークアーキテクチャが登場し、飛躍的な進歩が見られます。ラベル付きデータ依存を減らす自己教師あり学習や、事前学習済みモデルを再利用する転移学習が注目されています。さらに、フェデレーテッドラーニング（連合学習）はデータプライバシーを重視したAIシステムの発展を後押ししています。