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機械学習と統計学って何か違うのでしょうか

機械学習と統計学って何か違うのでしょうか

現在この問いの答えは、人によって結構違います。

個人的に思うに、

●統計学：データを説明(Explanation)するための手法

●機械学習：データを予測(Prediction)するための手法

統計学は、今あるデータそのものの状態を表現するための数学的手法であり、簡単なものでは、平均とか標準偏差とかのデータ処理を指します。

一方、機械学習はデータを学習し、そこから未知のデータに対して予測することに重きを置く手法、とのことです。

　以上が、機械学習と統計学の違いに関する結論でした。

機械学習やAIつて言うと研究費がたくさんもらえるけど、統計学って表現するど研究賞があんまりもらえない。

そこが一番の違いということもあるかもしれません。

ちなみにAIの結末は、「最近は、なんでもかんでもAIと言われているのでよくわからん」という結論でした。

「そもそも機械学習ってなんなのか？」「そもそもAIつてなんなのか？」といった問いについては、専門家の間でも領域の違いによって微妙に回答が違ってくるようなので、ここでは明言を避けたいと思います。

ただ、統計学のアルゴリズムは機械学習に比べれば平易です。

言い換えれば、機械学習のアルゴリズムを一から作るのはとても大変です。

しかし現在、機械学習のアルゴリズムを一から作る必要はあまりありません。

その理由は、すでに歴代のデータサイエンティストたちが積み上げてきた知見やノウハウが詰め込まれた機械学習用プラットフォーム（プログラミング言語）が存在するからです。

我々は、まずはこのプラットフォームを使えばよいのです。

そして、そのプラットフォームを使うのは、プログラミングが得意ではない方にとっても非常に簡単で、しかも無料（フリーソフトウェア）です。

　１つ目に有名な機械学習プラットフォームは『Python』です。

『パイソン』と読みます。

文法を極力単純化してコードの可読性を高め、読みやすく/書きやすくし、プログラマの作業性とコードの信頼性を高めることを重視してデザインされた汎用の高水準言語です。

機械学習アルゴリズムが実装されたライブラリが非常に豊富なため、非常に簡単に機械学習を使うことができます。

例えば、有名なディープラーニング（深層学習）を使いたい場合も、数行〜十数行のコードを書けばすぐに動きます。

バージョンで互換性がない場合がある(Python2のコードがPython3で動かない場合がある）のが、玉に瑕ですが、最近はそのあたりも解消されつつあるので問題ないでしょう。
今から始めるのであれば新しいバージョン（現在はPython3)を選びましょう。

２つ目の機械学習プラットフォームはＲです。

『アール』と読みます。

こちらもPythonと同じオープンソースのフリーソフトウェアです。

文法もPythonと非常に似ており、ライブラリが非常に豊富なため、様々な機械学習を数行のコーディングだけで簡単に使うことができます。

両者を使っている筆者としては、「Ｒはより関数的で、Pythonはよりオブジェクト指向な感じがする」や「統計以外のタスクはPythonのコードの方がオフサイドルール（インデント）のせいで単純に見える」といった微妙な違いがあるものの、特にこだわりのない人にとっては大きな違いはないと思います。

そのため、これから機械学習を始める初学者の方がどちらかを選ぶ際には、自分の職場（もしくは大学の研究室）を見渡して、ユーザーが多い方を選択すればよいと思います。教えてもらえますし。

両者共通のメリットとしては、ＲやPythonの使い方（インストール方法、基本動作、コード例など）が書かれているWebサイトがたくさんある点です。

ＲやPythonについてよくまとまっているWebサイトは無数にあるため、正直ここでＲやPythonについて記述する必要はあまりなかったと思います。

Webで検索するためにＲやPythonという言葉さえ知ってくれればそれで十分です。

ＲやPythonは無料でありインターネット経由で環境をダウンロードできるため、パソコン(WindowsでもLinuxでもOK）とネット環境さえあれば、検索しながら今すぐにでも始めることができます。非常に簡単です。

一方、ＲとPythonの両抒に共通するデメリットとしては、機械学習から出てくる結果は、使い方に大きく依存するため、機械学習の知識なしに機械学習を使うことは非常に危険です。

具体的な機械学習の使い方（どの機械学習を使ってどのようにデータ解析するか）がイメージできたら、一度、使用する予定の機械学習アルゴリズムの数式をしっかり解くことを強くお勧めします。

機械学習と統計学はデータ解析の分野において重要な役割を果たしますが、その目的やアプローチには明確な違いがあります。統計学は主に既存のデータを説明することを目的としており、平均、標準偏差、分散分析などの数学的手法を通じてデータの傾向やパターンを明らかにします。一方、機械学習は未知のデータを予測することを主な目的としており、データを基にしたモデルの学習と適用によって、新しいデータの特徴を推測することに重点を置いています。統計学はデータの状態を理解するための基礎的な手段を提供し、特に小規模なデータセットや単純な関係を解析する際に有効です。一方で、機械学習はより複雑なパターンの発見や大規模データセットの解析に適しており、特にビッグデータの時代においてその重要性が高まっています。統計学のアルゴリズムは比較的平易であるため、基礎的な数学的知識を持つ人であれば容易に理解できるのに対し、機械学習のアルゴリズムは高度で複雑な数式やモデルを含むことが多く、深い専門知識を必要とする場合があります。しかし、近年では機械学習用のプラットフォームやツールが普及しており、これらを利用することで、専門的な知識がなくても簡単に機械学習を実践できるようになりました。その代表例がPythonやRといったオープンソースのプラットフォームです。Pythonは文法がシンプルで可読性が高く、初心者でも扱いやすい言語として広く知られています。特に、機械学習や人工知能の分野で使用される豊富なライブラリが揃っており、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnといったライブラリを活用することで、ディープラーニングや分類、回帰分析などの高度な機械学習手法を数行のコードで実装することが可能です。一方、Rも同様にオープンソースであり、統計解析に特化した多くのパッケージを備えています。Rは関数的な特徴を持ち、統計解析や可視化の面で優れた能力を発揮するため、研究者や統計学の専門家に人気があります。PythonとRのどちらを選ぶかは、利用者の目的や環境に依存します。職場や研究室で使用されている言語を選べば、周囲からのサポートを受けやすくなり、スムーズに学習を進めることができます。また、どちらの言語も多くのオンラインリソースが存在し、基本的な使い方や応用方法を簡単に学ぶことができる点が初心者にとっての大きな利点です。さらに、これらのプラットフォームは無料で利用できるため、コストをかけずに学習を開始することができます。しかしながら、これらの利便性にも関わらず、機械学習の使用には一定の注意が必要です。特に、アルゴリズムの適用方法や解釈を誤ると、得られた結果が誤解を招く可能性があります。そのため、使用するアルゴリズムの数学的な背景や理論を理解し、正しくデータを解析する能力を養うことが求められます。例えば、過学習の問題に注意し、モデルの精度を適切に評価するために検証データや交差検証を利用することが重要です。また、データの前処理や特徴量エンジニアリングも成功の鍵となります。データの欠損値を補完し、ノイズを除去することで、より正確な予測モデルを構築することができます。これらの基本的な手法を習得した後であれば、機械学習のアルゴリズムをより高度に活用することが可能になります。機械学習のアルゴリズムには、回帰分析や決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(SVM)、ニューラルネットワークなどがあります。それぞれのアルゴリズムには特定の適用領域や強みがあり、分析目的に応じて選択する必要があります。例えば、回帰分析は連続値の予測に適しており、ニューラルネットワークは非線形なデータ構造の解析に強力です。また、ディープラーニングは画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成功を収めており、近年ますます注目を集めています。ただし、これらの高度なアルゴリズムを用いる際には、十分な計算リソースとデータが必要になる場合が多いため、現実的な制約も考慮する必要があります。一方で、機械学習とAIという言葉が注目を集める一方、これらの分野における理解の曖昧さも問題視されています。専門家の間でもAIや機械学習の定義は必ずしも統一されておらず、目的や領域によって解釈が異なる場合があります。特に「AI」という言葉は広く使われており、その範囲はルールベースのシステムからディープラーニングに至るまで多岐にわたります。このような背景から、AIや機械学習を活用する際には、具体的な目標を明確にし、適切なツールや手法を選択することが不可欠です。また、これらの技術の倫理的な側面にも注意を払う必要があります。データの偏りや不公平なアルゴリズムの設計は、社会的な問題を引き起こす可能性があるため、公正性や透明性を確保するための対策が求められます。結論として、機械学習と統計学はそれぞれ異なる目的と役割を持ちながら、データ解析の分野で重要な位置を占めています。統計学はデータの説明に、機械学習はデータの予測に特化していますが、どちらのアプローチもデータから価値を引き出すための有用な手段です。適切なツールと知識を活用し、両者を組み合わせてデータ解析を行うことで、より高度な洞察を得ることが可能になるでしょう。