教師データとは人間が持っている学習能力と同じものをコンピュータを使って実現するもので、センサーやデータベースから一定数のサンプルを取り出し、それらのデータからルールや規則、判断基準などを導いてより良い手段や方法を見つけ出す機械学習の一つです。 人間の脳神経系を解明し、それを技術の力で試みようとすることで人間と同じように学習することができるニューラルネットワークが事前に人工知能に与えられ、大量のデータを元にしてニューラルネットワーク自体が出力結果を判断して最適化するというシステムです。このように出力するべきものが事前に決まっているものが「教師あり学習」で決まっていないものを「教師なし学習」といいます。 教師あり学習では分類や回帰の2つの手法を使って予測モデルを作成し、医療画像診断や音声認識、信用評価、電気負荷予測、アルゴリズム取引などに用いられます。例えば患者の年齢や体重、血圧、過去に心臓発作を起こしたかどうかなどいくつかのデータを元に一年以内の心臓発作が起きるかどうかを予測することができるのです。 画像解析や自然言語処理、音声認識などにおいて高い精度を出すことが教師データを作成する際に重要なポイントなのですが、日本ではデータの整理やデータへの関連情報をつけたデータ作成があまり知られていないので、データ整理が長引いて開発期間が増えたり人件費がかさんだり、作成に対するモチベーションが下がるなどの課題があるのです。実際のところ日本では、AIを扱う機械学習エンジニアが足りない状況で、今後需要がさらに高まってくるに従い、機械学習エンジニアの需要も高まってくることが予想され、2000名以上のワーカーが必要になってきます。 機械学習エンジニアになるために必要なスキルはデータベースやクラウドの関する知識、大量のデータをどのような流れで処理すればよいかを考え、また正確性が求められるため、データモデリング作成スキルがあることや、プログラムにデータを覚えさせなければいけないので統計解析スキルがあることが求められます。