どうも、とがみんです。
人間が行なっているあらゆる仕事が人工知能によって置き換えられると言われています。
この記事では、人工知能と言われている機械学習とは何か、
どんなことをしているのか、
機械学習における教師あり学習と教師なし学習についてまとめていきます。
機械学習とは
機械学習とは、人間が持つ学習にあたる仕組みを機械で実現する技術、手法の総称を言います。
機械にデータを解析させ、データに潜むルール、規則性や、パターンを発見していく処理を行います。
機械学習のアルゴリズムは主に、教師あり学習と、教師なし学習に分けられます。
教師あり学習と教師なし学習についてまとめていきます。
教師あり学習と教師なし学習
機械学習は、主に教師あり学習と教師なし学習に分けられます。
それぞれについて紹介していきます。
教師あり学習
教師あり学習は、学習データとして、教師データ(正解データ)を含むデータを入力します。
入力に対する出力が教師データ(正解データ)と一致するように条件を定めていく学習法です。
例えば、以下の図のように、「1」という教師データを含む「１の画像」をコンピュータに学習させます。
大量のデータを学習させ、「１の画像」を入力した時に「1」を結果として吐き出すように、コンピュータ内部のパラメータを調整します。
この操作により、コンピュータは「1」と出力する画像の特徴を学習します。
学習後のコンピュータに対して、未知の画像を入力した時に、その画像が「1」であるのかどうかを予測できるようになります。
このように、過去のデータから、パターンを学習させ、未知のデータを予測する時に、教師あり学習を利用します。
主な手法として、以下のようなものがあります。
- k近傍法
- 決定木
- ランダムフォレスト
- 線形回帰(重回帰)
- ロジスティック回帰
- ナイーブベイズ
- サポートベクタマシン(SVM)
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
教師なし学習
教師なし学習では、学習データとして、正解データを含まない入力データを用い、
入力データから規則性などを抽出します。
例えば、年齢と年収を元にコンピュータに学習させていくと、下図のようにクラスタリングされます。
顧客のグループ化や、購買パターンの抽出などに利用され、
データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられます。
教師なし機械学習の主な手法として、以下のようなものがあります。
- 主成分分析
- コレスポンデンス分析
- アソシエーション分析
- 階層型クラスタリング
- 非階層型クラスタリング
- ネットワーク分析
まとめ
機械学習とは何か。また、機械学習における、教師あり学習と教師なし学習についてまとめました。
参考文献
