結局一番使われているアルゴリズム

Question

機械学習関連の書籍を読んでいるとSVMは大規模データセットに向かないなど、
向き不向きがあることは知っています。そこで、実際にデータ処理を会社などで扱っている方々にお伺いしたいのですが、現場では一番何が使われているのでしょうか？
ある記事を見ると結局ニューラルネットワークがとりあえずデータ入れればそれっぽい答えが来る的なことが記載してあって疑問に思いました。

Comments

[m.ts10806]

>現場では

「現場」でとなると具体的な情報は出てこないかと。
既存回答のように「～は使ってない」くらいでしょうか。そもそも外に漏れることはないです。それがメシの種ですから。

Answer 1

実際にデータ処理を行っている会社は、機械学習は使っていません。
機械学習は推論するためのものであり、データ処理向きではないからです。

データ処理にも様々なものがあります。

どのような組織でも政府が行っているSNA(System of National Accounts)のように過去の統計を収集して整理する部分では機械学習が介入する余地はありません。これは、企業の財務計算の場合も同じですし、売上分析のようなものでも同じです。そして、ここまでの段階がデータ処理です。

従来は、そのような情報に基づいて将来予測をするのは、いくつかの仮説を立てて予測するのが普通でした。例えば今後の日本の人口推移の予測では、特殊出生率の推移について楽観的、悲観的、その中間などの仮説によって将来人口の予測をしています。企業の内部でも株主に向けたメッセージの作成では仮説を元にした予測を行う場合がありますが、その根拠や前提(つまり仮説)を示して説明することが必要です。社内向けの市場予測でもいくつかの仮説をたてて、それぞれのシナリオを作っていき、それを経営陣に説明することが必要になります。

現時点では、機械学習のモデルを作って何らかのデータでトレーニングし、現在の状況を入力として得られた推論結果は国民、株主、経営陣などに説明することができないと私は考えてます。

日本の将来計画にとって将来推計人口・世帯数のような予測は非常に重要です。これが「機械学習の結果出てきたものであって説明はできないけれども信じなさい」と言われて、Logarithmさんはそれを信じますか。私は信じません。

これが、私が最初に書いたことの根拠です。