【理論と実践】情報技術を使ったデータ分析、AI等の知識処理

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令和5年5月13日　病院経営の理論と実践　1826号

■情報技術を使ったデータ分析、AI等の知識処理

中神勇輝（なかがみゆうき）
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おはようございます。中神です。

〜今日のテーマ〜

本日の内容は、経営情報システム、過去問から学びのシェアです。
同友館さんの「過去問完全マスター」が参考図書です。

◾️まず、令和3年13問です。

内容に対し、該当する言葉は何か、考えていきましょう。

・知識をルールによって表現し、入力された知識を用いてコンピュータが専門家のように推論するシステム。

→エキスパートシステムのことです。
専門家のように振る舞う、という点から連想したいところです。

・大量のデータを分析して、これまで知られなかった規則性や傾向など、何らかの知見を得ること。

→データマイニングのことです。
大量のデータから、新しい知見を得ることを指します。

・機械学習のうち、多数の層からなるニューラルネットワークを用いるもの。

→深層学習のことです。

・一定の環境の中で試行錯誤を行い、個々の行動に対して得点や報酬を与えることによって、
ゴールの達成に向けた行動の仕方を獲得する機械学習の学習法の 1 つ。

→強化学習のことです。判定は明確ですが、成功に必要な条件の定義が難しいです。

◾️次には、令和2年11問です。

機械学習は、「教師あり学習」と「教師なし学習」に大きく分けることができます。

教師あり学習は、データに付随する正解ラベルが与えられたものを扱うもので、迷惑メールフィルタなどに用いられています。
教師データと呼ばれる、データと正解のラベルのセットをアルゴリズムに学習させ、
類似のデータを入力した場合に、意図した分類をさせる際に利用します。

教師なし学習は、正解ラベルが与えられていないデータを扱い、「予測や傾向分析」などで用いられることが多いです。

また、自動翻訳や自動運転などの分野では、
人間の神経回路を模したニューラルネットワークを利用する技術を発展させた「深層学習」が注目されています。
繰り返し運転や翻訳をさせることで、精度を改良していきます。

以上です。では、また明日(^-^)v

（当該内容は、私の所属する組織とは一切関係はなく、全ての文責は私個人に属します。）

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この記事を書いたのは、こんな人。
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地方の中小病院に勤務する医事課畑出身の企画部門所属にする医療経営士2級。
名は、中神勇輝。2023年、医療経営士1級を受験予定。
（可能なら中小企業診断士も受験する予定。）
趣味は、ドラムと家庭菜園と筋トレ（HIIT最高！）と読書。

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