実際、機械学習はパターン認識、統計学習、データマイニング、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理などの分野と深い関係があります。

　　範囲から言えば、機械学習はパターン認識、統計学習、データマイニングと似ています。同時に、機械学習と他の分野の処理技術の結合により、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理などの学際分野が形成されました。したがって、一般的にデータマイニングと言えば、機械学習と同じ意味になります。同時に、私たちが日常で言う機械学習の応用は、一般的なものであり、構造化データに限定されず、画像や音声などの応用も含まれます。

　　この節で機械学習の関連分野について紹介することは、私たちが機械学習の応用シーンと研究範囲を整理し、後のアルゴリズムと応用レベルをよりよく理解するのに役立ちます。

　　下の図は、機械学習に関連するいくつかの分野と研究領域です。

図6 機械学習と関連学科

　　1、パターン認識
　　パターン認識＝機械学習。両者の主な違いは、前者は産業界から発展した概念で、後者は主にコンピュータ学科に由来しています。著名な『Pattern Recognition And Machine Learning』という本の中で、Christopher M. Bishopは冒頭でこう述べています。「パターン認識は産業界に由来し、機械学習はコンピュータ学科に由来します。しかし、それらの活動は同じ分野の二つの側面と見なすことができ、過去10年間で、両者とも大きな発展を遂げました」。
　　
　　2、データマイニング
　　データマイニング＝機械学習＋データベース。ここ数年、データマイニングの概念はとても耳に慣れたものになりました。ほとんどが喧伝に等しいです。データマイニングと言えば、データから金を掘り出す、廃棄データを価値に変えるなど、データマイニングがどんなにすごいかを自慢する人がいます。しかし、私は金を掘り出すこともあれば、「石」を掘り出すこともあります。この言い方の意味は、データマイニングはただ一種の考え方で、私たちにデータから知識を掘り出そうと試みることを教えるだけで、すべてのデータから金を掘り出せるわけではないので、それを神話化しないでください。システムがデータマイニングモジュールを搭載したからといって、万能になることはありません（これはIBMが好んで自慢することです）。逆に、データマイニングの考え方を持った人材こそが重要で、しかも彼はデータに深い理解がなければならず、そうしないとデータからパターンを導き出してビジネスの改善に役立てることはできません。データマイニングのほとんどのアルゴリズムは、機械学習のアルゴリズムをデータベースで最適化したものです。

　　4、統計学習
　　統計学習はほぼ機械学習に等しいです。統計学習は機械学習と高度に重なる学科です。機械学習のほとんどの方法は統計学に由来しており、統計学の発展が機械学習の繁栄を促したと言っても過言ではありません。例えば、著名なサポートベクターマシンアルゴリズムは、統計学科に由来しています。しかし、ある程度で両者には違いがあります。その違いは、統計学習者は統計モデルの発展と最適化に重点を置き、数学寄りであり、機械学習者は問題を解決できることに重点を置き、実践寄りです。したがって、機械学習研究者は学習アルゴリズムのコンピュータでの実行効率と精度の向上を重点的に研究します。
　　　　
　　5、コンピュータビジョン
　　コンピュータビジョン＝画像処理＋機械学習。画像処理技術は画像を機械学習モデルに適した入力に変換するために使われ、機械学習は画像から関連するパターンを識別する役割を担います。コンピュータビジョンに関連する応用は非常に多く、例えば百度の画像検索、手書き文字認識、ナンバープレート認識などの応用があります。この分野は応用前景が非常に明るく、研究のホットな方向でもあります。機械学習の新しい分野であるディープラーニングの発展により、コンピュータの画像認識の効果が大きく向上したため、将来のコンピュータビジョン界の発展前景は計り知れません。
　　
　　6、音声認識
　　音声認識＝音声処理＋機械学習。音声認識は音声処理技術と機械学習の結合です。音声認識技術は一般的に単独で使用されることはなく、自然言語処理の関連技術と組み合わせて使用されることが多いです。現在の関連応用には、Appleの音声アシスタントSiriなどがあります。

　　7、自然言語処理
　　自然言語処理＝テキスト処理＋機械学習。自然言語処理技術は主に機械に人間の言語を理解させる分野です。自然言語処理技術では、コンパイラ理論に関連する技術が大量に使われており、例えば構文解析、文法解析などがあります。それ以外にも、理解のレベルでは、意味理解、機械学習などの技術が使われています。人間自身が創造した唯一の記号として、自然言語処理は機械学習界が常に研究している方向です。百度の機械学習専門家である余凱氏の言葉を借りると、「聞くことと見ることは、要するに猫や犬でもできることで、人間が独自に持つのは言語だけ」ということです。機械学習技術を利用して自然言語を深く理解する方法は、産業界と学界が常に注目している焦点です。

　　これからわかるように、機械学習は多くの分野で外延と応用があります。機械学習技術の発展は多くのスマート分野の進歩を促し、私たちの生活を改善しています。

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