機械学習の技法(種類)について初心者にも分かりやすく解説！

機械学習には多様な手法が存在します。
機械学習を学習する際には、それぞれの手法の特徴を把握することが肝心です。
本稿では、機械学習の概要を再度説明した上で、具体的な手法について紹介します。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

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そもそも機械学習とは

機械学習の本質的な意味を説明しましょう。
すでに知識のある方も、一度見直すことで理解を深められるでしょう。

機械学習の基礎と種類

コンピューターにデータを学習させ、分類や予測などの作業を自動的に行うための技術が機械学習です。
大量のデータをコンピューターに読み込ませ、様々なアルゴリズムに基づいて分析を行います。
反復的な学習を通じて、データに潜む規則性や特徴を発見することができます。
利用するアルゴリズムは、データの性質や目的によって異なります。

• 代表的なアルゴリズムとして、k近傍法、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがあります。

適切なアルゴリズムを選択し、機械学習を行うことが重要です。
機械学習には

• 「教師なし学習」
• 「教師あり学習」
• 「強化学習」

の3つの枠組みがあり、それぞれについて説明します。

教師あり学習の概要

機械学習の手法には、「分類」や「回帰」などの課題に頻繁に活用される教師付き学習があります。
この手法では、入力データとその正解出力が学習用データセットとして提供されます。
モデルはこれらのデータから学習を行い、新規のデータに対する出力値を予測できるようになります。
例えば、手書き数字の画像データと、それぞれの数字が表す値を正解として与えることで、未知の手書き数字画像に対して適切な数値を出力できるようになります。
教師が生徒に対して学習指導を行うように、モデルがデータから学習するプロセスがあるため、この手法は教師付き学習と呼ばれています。

教師なし学習の概要

データに正解ラベルが付与されていない状況において、アルゴリズム自身がデータの特徴や規則性を見つけ出し、類似したものをグループ分けする手法が教師なし学習です。
この手法では、与えられたデータセットを分析し、内在する構造やパターンを自動的に抽出します。
具体的には、

• ラベル付けされていない画像データなどを、類似度に基づいて自動的に分類することが可能です。

教師あり学習とは異なり、正解データが与えられていないため、アルゴリズム自身がデータの構造を発見する役割を担います。

強化学習の概要と歴史

人工知能の分野において、ゲームの戦略を学習するための手法として知られているのが強化学習です。この手法では、システムが試行錯誤を重ねながら、最適な行動を見つけ出していきます。
教師データを必要とせず、望ましい結果に対して報酬を与えることで、アルゴリズムが最大の価値を生み出す行動を学習していきます。
強化学習の概念自体は新しいものではなく、1950年代には機械の自律制御を実現する「最適制御」の研究として存在していました。
機械学習の詳細については、別の資料をご覧ください。

混同されがちなAI(人工知能)・ディープラーニング(深層学習)の違い・関係性

人工知能(AI)は人間の知性や行動をコンピュータで模倣する研究分野です。

• 機械学習はAIの一部門であり、ディープラーニング(深層学習)は機械学習の発展形態の一つです。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークという基礎的な機械学習手法を拡張し、高精度な分析や活用を可能にしました。

• 人間の脳に近い形で学習するコンピュータの開発がディープラーニングの研究目標です。

機械学習とディープラーニングの関係性は包含関係にあり、総務省のICTスキル総合習得教材でも説明されています。

機械学習の技法(種類)

機械学習には様々な手法が存在します。
ここでは、代表的な5つの技術について説明します。
これらの技術の概要を把握することで、機械学習全体の構造を理解できるでしょう。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習
• 転移学習
• 深層学習

クラスタリングの概要

データの構造を理解するためにクラスタリングが用いられます。
クラスタリングでは、類似性に基づいてデータをグループ化します。
教師なしの手法であり、

• ハードクラスタリング
• ソフトクラスタリング

に分類されます。
ハードクラスタリングでは、各データ点は1つのクラスタにのみ完全に所属します。
一方、ソフトクラスタリングでは、データ点がそのクラスタに属する確率や尤度が算出されます。

クラス分類と教師あり学習

機械学習におけるクラス分類は、事前に用意された教師データを活用し、新たなデータがどのカテゴリーに属するかを判別する手法です。学習段階で発見された規則性に基づき、未知のデータに対してラベル付けを行うことが目的となります。
一方のクラスタリング手法は、正解データが与えられていない状況下で、データ同士の類似性に着目しながらグループ分けを行う教師なし学習に分類されます。
このように、クラス分類とクラスタリングでは、学習に用いるデータの性質が異なります。

回帰分析の概要

数値予測の課題に適用されるのが回帰モデルです。
例えば、広告費の増額による売上げ向上の見積もりなどに活用されます。
回帰分析には直線的な線形回帰や曲線的な多項式回帰など、様々な手法が存在します。
回帰は監視付き学習の一種と位置付けられています。

異常検知の概要と種類

データの中から通常とは異なるパターンや値を自動的に検出する機械学習手法が異常検知です。この手法は、以下のように細分化されています。

• 外れ値検知
• 異常部位検知
• 変化点検知

外れ値検知は、株価の急騰や急落などの異常値を検知し、警告を発するために活用されます。一方、異常部位検知は、心拍数データから異常な変動が生じた箇所のみを特定する目的で使われます。
異常検知には、以下の機械学習アルゴリズムが適用されます。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

次元削減の概要と利用目的

データの特徴量の数を減らすことを指す次元削減は、データの圧縮や可視化に役立ちます。
4次元以上のデータをグラフ化する際、次元を削減することで視覚的にわかりやすくなります。
機械学習の分野で幅広く活用されている手法です。

まとめ

この記事では、機械学習の様々な手法について説明しました。
機械学習には多くの種類があり、それぞれ異なる機能を持っています。
機械学習を活用する目的を明確にし、適切な手法を選択することが重要です。
記事の内容が皆様の参考になれば幸いです。