機械学習とはどんな学習方法か簡単にまとめる

はじめに

人口知能(AI)が出てきて既に数年が立ち、様々なサービス、モノに導入されています。

しかし人口知能と言っても、機械学習とか、深層学習とか、強化学習など似た名前が色々あって難しいと思います。

今回はその中から機械学習についてまとめていきます。

機械学習とは

そもそも機械学習とはなにかについてです。

機械学習はコンピュータがデータから学習を行い、明示的なプログラミングなしにパターンや洞察を導き出す技術で、AIの一分野です。

日常生活の中でも機械学習は様々な場面でに潜り込んでいます。

・スマートフォンの音声認識
・オンラインショッピングの推薦システム
・スパムメールのフィルタリング

などが挙げられます。

データ

機械学習の基盤は何と言ってもデータです。

データは様々な形で存在し、数値データ、画像、音声、テキストなどがあります。

これらのデータを利用して学習を行い、モデルが形成されていきます。

データの質と量はモデルの性能に直接影響を与えるので、質が高い、量が多いとモデルの精度もよくなる傾向があります。
　

モデル

機械学習におけるモデルは、データからパターンを学習し、予測や分類を行うための数学的な構造を表します。

トレーニングデータセットと呼ばれるデータを使って学習が行われ、その後未知のデータに対しても同様の作業が行われます。

画像でいうと、

「この画像は犬のパターンが見られるから犬だ」

とか、

「こっちは猫のパターンだから猫だな」

みたいなことを判断しています。
　

トレーニングとテスト

モデルの学習プロセスは、トレーニングとテストの二つのステップに分けられます。

トレーニングでは、データセットを用いてモデルが学習し、パラメータを調整します。

テストでは、モデルの性能を評価するために新しいデータを使って予測を行い、結果を検証します。

機械学習の種類

機械学習には主に三つの種類があります。

教師あり学習

教師あり学習はラベル付きのデータを使ってモデルを訓練します。

ラベルとは、データに対応する正解のことです。

猫や犬の画像がラベル付きで与えられる場合、モデルはこれらのラベルを使って学習します。

その後、作成されたモデルが新しい画像が猫か犬かを予測できるようになります。
　

教師なし学習

教師なし学習はラベルがないデータを使ってモデルの訓練を行います。

目的はデータの中に存在する隠れたパターンや構造を見つけることです。

クラスター分析や主成分分析という分析法（グループ分け）などを使用します。

例えば、顧客の購買データをクラスター化することで、似た購買行動を持つ顧客グループを見つけることができます。
　

強化学習

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら学習する方法です。

エージェントは特定の環境内で観察や行動を通じて目標を達成するように設計されたシステムやプログラムのことです。

エージェントは行動を選択し、その結果に基づいて報酬を受け取り、その報酬を最大化するように学習します。

強化学習は、ゲームAIやロボティクスなどでよく使用されます。

囲碁や将棋などでAIが強化学習を使い、自分の手を最適化する方法を学び強くなっていきます。

強化学習のアルゴリズム

強化学習には多くのアルゴリズムが存在し、それぞれ異なる用途に適しています。

線形回帰

線形回帰は、数値データの関係性をモデル化するための基本的なアルゴリズムです。

例：家の広さと価格の関係を予測
　

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は分類モデルに使用されるアルゴリズムです。

データが二つ以上のクラスに属する確率を予測します。

例：スパムメールかどうかの予測
　

決定木

決定木はデータを条件に基づいて分類するアルゴリズムです。

木のような構造を持ち、各ノードが条件分岐を表します。

直感的で解釈しやすいので、広く使われています。
　

ニューラルネットワーク

人間の脳の構造を模倣したアルゴリズムがニュートラルネットワークです。

複雑なパターン認識に適しています。

ディープラーニングは、多層のニュートラルネットワークを使った高度な手法で画像認識や音声認識などの分野で成果を上げています。

機械学習の応用例

機械学習の応用例を以下に挙げていきます。

医療

機械学習は、病気の早期発見や診断の精度向上を助けてくれます。

医療画像からのがん検出であったり、患者データを基にした病気の予測などで力を発揮します。
　

自動運転

自動運転車は機械学習を使って、周囲の環境を認識し、安全に走行するための意思決定を行います。

センサやカメラから得られるデータをリアルタイムで処理し、運転行動を最適化します。
　

3.金融

金融業界では、機械学習を使ったリスク管理や詐欺検出が行われています。

例えば、取引データを分析して以上なパターンを検出し、不正な取引を未然に防ぐことができます。

まとめ

機械学習はAIの一分野として既に導入が進んでおり、予測や意思決定を行うためのツールとして活躍しています。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習いった種類があり、それぞれ異なる目的に適しています。

今回扱ったのは、AIは他にも色々あり、どんどんと現実世界に溶け込んでいます。

今回少しでた、ディープラーニングについてさらに詳しく知りたい方はこちら。