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2015年11月12日

先日、 python勉強会で機械学習の話を聞いて以来、機械学習の情報を前より目にするようになった。

これまでは判断が簡単な繰り返し作業をコンピュータにやらせることはできているが、 より高度な判断が必要な作業についてもコンピュータを使うこと が目的なようだ。

例えば、機械学習の典型的な例題に、アヤメの分類や手書き文字画像の認識などがある。
単に１つの数値の大小で場合分けするのは簡単だが、こういった例題は、いくつもの評価項目を総合して、適切な判断をしなければならない。

そのためのアルゴリズムが機械学習アルゴリズムのようだ。

CAE分野では、複雑な実現象をいかにしてコンピュータで解ける問題に置き換えるか（モデル化）が重要だ。
そのために、 実験データと解析データを比較し、モデル化を改善すること

実験計画法、最適化、統計処理ということもCAEで盛んにおこなわれるようになってきているが、これらは道具であり、適切に使用するには高度な知識を有する有識者でないと難しい。

機械学習アルゴリズムで、これらの判断も可能になれば、ぼくらの仕事の多くは簡略化される。（っていうかなくなる。）

人間の価値基準、判断基準を修得させること が機械学習(AI=人工知能)の究極の目標なのだろう。