【機械学習】機械学習って結局何ができるのか？

Question

前提

これから「機械学習」を勉強しようと考えています．
前知識などは一切ありません．
その「前知識」を得ようと質問させていただいております．

質問

機械学習でできることとは結局何なのか？
自然言語処理において，動作（動詞）の時間計算は可能なのか？

質問詳細

研究にて，レシピ中に登場する動詞（調理動作）の大まかにかかる時間を計算したいと考えております．

例えば，レシピ中から
「水を切る，切る，炒める，盛り付ける」
という動詞が抽出出来たとします．

またそのレシピの大まかな完成時間が10分だったとします．

この時，
水を切る+切る+炒める+盛り付ける = 10分
という式を立てます．

このような式を自動で計算する手法を探しているのですが，
そういえば機械学習を勉強したことがないなと思い，現在考えています．

さて，ここで機械学習を日々扱っている方々にお聞きしたいのですが，
こういった動詞+動詞+…+動詞 = 時間といった式を大量に用意し，
これを機械学習の教師データとすることはできるのでしょうか．

更に，その教師データから完成時間が書いていないレシピからおおまかな調理時間を算出することは可能なのでしょうか？

また，できるとした場合，どの機械学習の手法が適しているのでしょうか．
（個人的には最近話題のTensorFlowに興味はありますが…）

ご存じの方がいらっしゃいましたら，ご教授の程よろしくお願い致します．

Answer 1

自分は素人ですが深く関心を持っている分野なので、参考程度に情報連携致します。

いわゆる人工知能の研究は1950年代には既に活発に行われており、様々なアプローチ方法が研究されて来ましたが、現在最も注目を集めているのはディープラーニング(Deep Learning)です。

それで、順序は逆になりますが

どの機械学習の手法が適しているのでしょうか？

という点については、最適であると証明できる訳ではないですけれども、ディープラーニングについて研究してみられると良いと思います。

というのは、機械に学習させるに当たって、そもそも

動詞+動詞+…+動詞 = 時間といった式を大量に用意し

の部分が一番大変な訳です。

なぜなら、冷ましている間に次の作業に取り掛かるというケースも少なくない訳で、十分なバリエーションのパターンを用意するのはとても大変です。
そして、考え得る全てのパターンを事前に洗い出す必要があるのであれば、従来のプログラミング言語で必要な条件分岐を考えるのと、労力の面で余り変わらなくなってしまいます。

そこでディープラーニングの出番です。
最近話題の囲碁では、パターンが文字通り天文学的な数だけ存在するので、学習に必要なだけのパターンを人間が準備してやることはできないのですが、膨大な棋譜とそれぞれの最終的な勝敗をセットで入力する（学習させる）と、一見似ている石の並びでも、どういう場合には好手となりどういう場合には悪手となるか、というパターンを、機械が自ら学習して行く仕組みになっています。

今回のテーマで言えば、膨大なレシピ（必ずしも言語として理解出来る必要はない）の全文と、それが概ね何分で完成したかのセットを、学習用のデータとしてある一定数以上与えると（学習させると）、適切にプログラムされたシステムであればかなりの確度で尤もらしい完成時間を予測出来るようになるはずです。

理論的なことはとても難しいですが、取っ掛かりとして下記のページなどを参考になさってはいかがでしょうか。

特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説

以上、幾らかでもご参考になれば幸いです。

Comments

[nnahito]

ご回答有り難うございます．

頂きましたその記事は，実はこの質問を投稿する前に拝見しており，
「行列の演算」の部分から「できるかどうか」を知りたく質問させていただきました．

結論，
--------[引用]--------
今回のテーマで言えば、膨大なレシピ（必ずしも言語として理解出来る必要はない）の全文と、それが概ね何分で完成したかのセットを、学習用のデータとしてある一定数以上与えると（学習させると）、適切にプログラムされたシステムであればかなりの確度で尤もらしい完成時間を予測出来るようになるはずです。
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とのご回答から，可能である事がわかったため，今から勉強を始めてみようと思います．

ありがとうございます！