機械学習（Machine Learning）は、AI（人工知能）の一分野であり、コンピュータが大量のデータからパターンやルールを自動的に学習し、予測や判断を行う技術です。人間がすべての規則をプログラミングするのではなく、データからコンピュータ自身が精度を向上させる手法であり、画像認識や需要予測、推奨システムなどで幅広く活用されています。
画像参照：https://corp.rakuten.co.jp/event/rakutentech/ai/machine-learning.html
教師あり学習
教師あり学習は、ラベル（正解）が付与されたデータセットを使用してAIモデルをトレーニングする機械学習の手法です。入力データと対応する正しい出力（ラベル）のペアから、データのパターンや関係性を学習し、未知のデータに対して正確な予測や分類（画像認識や数値予測）を行います。主な手法に分類や回帰があります。
基本概要
- 定義: 入力データ (
X) と正解ラベル (Y
) のペアをモデルに学習させる手法。
- 目的: 未知のデータに対する正しい出力（ラベル）の予測。
- 構成要素:
- 教師データ (ラベル付きデータ): 正解があらかじめ付けられたデータ。
- モデル (アルゴリズム): 入力と出力の関係を学習するシステム。
主要なアルゴリズムと課題
- 分類 : データを事前に定義されたクラス（カテゴリ）に分類する（例：スパムメール検知、画像認識）。
- 回帰 : 連続する数値を予測する（例：株価予測、売上予想、気温予測）。
- デメリット: 正解ラベル付きデータを大量に準備する必要があり、コストや時間がかかる。
具体的な活用例
- 画像認識: 写真が「犬」か「猫」かを判別する。
- マーケティング: 購買履歴から将来の購買需要を予測する。
- 金融・セキュリティ: 不正アクセスやクレジットカードの不正利用を検知する。
- 音声認識: スマートスピーカーの音声命令をテキストに変換する。
教師なし学習
教師なし学習は、正解ラベル（ラベル付きデータ）を与えずに、機械学習モデルにデータそのものの構造、潜在的なパターン、規則性を学習させる手法です。主に、データを類似性でグループ分けする「クラスタリング」、複雑なデータを縮約する「次元削減」、異常を検知する「異常検知」に利用されます。
主な特徴とメリット・デメリット
- 特徴: 正解（ラベル）なしのデータ（特徴量のみ）を使用。
- メリット:
- ラベル付けの手間やコストがかからず、大量の未ラベルデータに対応可能。
- 人間が想定できない未知のパターンや構造を発見できる。
- デメリット:
- 学習結果の評価が主観的になりやすい。
- 結果の解釈に人間による判断が必要となる。
- データに偏りがあると、誤った結果が得られる可能性がある。
代表的な手法と活用事例
- クラスタリング :
- 概要: データを特徴の類似度に基づいてグループ分けする。
- アルゴリズム: k-means法、階層型クラスタリングなど。
- 活用: 顧客の行動履歴からのセグメンテーション（顧客分類）。
- 次元削減 :
- 概要: 多数の変数を本質的な情報（主成分）を保ったまま削減する。
- アルゴリズム: PCA（主成分分析）など。
- 活用: 大容量画像の圧縮、データ可視化。
- 異常検知 :
- 概要: 通常のデータパターンから外れた異常値を見つける。
- 活用: クレジットカードの不正利用検出、工場機械の故障予兆検知。
教師あり学習との違い
教師あり学習が「正解（ラベル）付きデータ」を使用して予測を行うのに対し、教師なし学習は「正解のないデータ」の内部構造を解析します。
教師なし学習は、データの前処理や、探索的なデータ分析（EDA）の初期段階において非常に有効なアプローチとなります。
ディープラーニング
ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を4層以上に深くした多層構造を用いて、AIがデータの特徴を自動で学習する機械学習手法です。画像認識、音声認識、自然言語処理などで高精度を誇り、膨大なデータをGPUで高速計算して学習します。
主なポイント
- 特徴の自動抽出: 従来機械学習では人間が特徴を定義していましたが、ディープラーニングはデータから自動的に複雑なパターンを抽出します。
- 多層構造: 中間層が4層以上、時には数百〜数千層に及ぶ深いネットワークを使用し、高精度な認識を実現します。
- 用途: 画像認識（自動運転、製品検査）、音声認識（スマートスピーカー）、自然言語処理（翻訳、生成AI）などで活用。
- 必要な要素: 大規模なデータ（ビッグデータ）と、GPUによる強力な計算能力が必要です。
コメント