機械学習の主要なアルゴリズムの技法を分かりやすく紹介！

2024年6月19日

近年、AIの進化が注目を集める中、機械学習の技術に強い関心が寄せられています。
機械学習には多様なアルゴリズムが存在し、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。
本稿では、以下の内容について解説します。

機械学習の概要
ディープラーニングとの違い
主要なアルゴリズム
機械学習の需要

機械学習の学習を検討中のエンジニア、既に学習中の方、機械学習エンジニアとして活躍中の方、フリーランスで機械学習に興味がある方など、幅広い層の方々に役立つ内容となっています。

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機械学習とは

この節では、人工知能の一分野である機械学習の概念や種別、ディープラーニングとの相違点を解説します。
機械学習は、データから規則性を見つけ出し、新しい状況に対応できるようにするアプローチです。
ディープラーニングは機械学習の一種で、多層の人工ニューラルネットワークを用いて高度な認識や予測を行う手法です。
機械学習の具体的な手法やアルゴリズムについても触れていきます。

機械学習の概要

データから自動的に規則性を見つけ出し、判断を下す能力を機械に備えさせる技術が機械学習です。
AIの中核をなす要素技術で、明示的な命令を与えずとも、与えられた情報から自ら学習し、認識や分類を行えるようになります。
機械学習アルゴリズムと呼ばれる計算手順を用いて、入力データから最適な処理方法を導き出すのが特徴です。

教師あり学習と教師なし学習の違い

AIの学習方法には、正解データを事前に提供する教師あり学習と、そうしたデータを与えずに入力から特徴を見つけ出す教師なし学習があります。
教師あり学習では、例えば猫と犬の画像を大量に与えることで、AIが両者の違いを学習できるようになります。
一方の教師なし学習は、正解データなしに入力データから構造や特性を発見・整理するアプローチです。

深層学習の概要

ディープラーニングは機械学習の一分野ですが、生物の神経系をモデル化したニューラルネットワークを多層化することで、データ解析と学習能力を高めたAIと言えます。
従来の機械学習とは異なり、学習用データから自動的に特徴を抽出する能力を備えています。

機械学習の主要アルゴリズム紹介

この節では、機械学習における主要な手法について解説します。
機械学習の中核をなすアプローチを、適切な分量でお伝えするよう心がけました。

教師あり学習
教師なし学習
強化学習

手法	概要
決定木学習	データを木構造で分類・回帰する
ニューラルネットワーク	人工ニューロンを階層的に結合したモデル
サポートベクターマシン	最大マージンで分類する手法

ニューラルネットワークの構造と機能

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞をモデル化し、数式で表現したものです。

入力層、出力層、隠れ層から構成され、

ニューロン間の結合強度を表す重みパラメータを持ちます。

生物の脳とは異なり、データの伝達方式は事前に決められており、柔軟な変更はできません。

決定木学習の概要

データの分析において、決定木学習は樹形構造を用いた手法の一つとされています。
この方法では、条件に基づいてデータを分割し、同種の特性を持つグループを形成していきます。
分岐を重ねることで、データ分析の過程がツリー状に可視化されるため、人間にとっても分類ロジックが把握しやすくなるのが利点です。

高精度ランダムフォレスト

ランダムフォレストは決定木と類似しているものの、多数の決定木を構築し、それらの出力を統合することで機能します。
大規模なデータセットが必須ですが、

一般化性能に優れ
並列処理にも対応しているため

高精度な予測や分類が可能な手法となっています。

アソシエーション分析の基礎

データ内に潜む意味深い関係性を見つけ出す手法がアソシエーション分析です。
様々な組み合わせを計算し、最も相性の良い組み合わせを特定します。
相関係数が2つの変数間の関連性を数値化するのに対し、アソシエーション分析では「条件Aが成り立つ時、結果Bが発生する確率」を求めます。
変数間に方向性があるため、AとBを入れ替えると結果が変わるという特性があります。

教師あり学習のSVMについて

サポートベクターマシン(SVM)は、教師付き学習を活用するパターン認識モデルの一種で、回帰分析を用いて分類を行うアルゴリズムです。

線形の入力要素を利用し、2つのクラスを識別する機能を備えています。
マージンの最大化という手法を採用しており、限られたデータでも優れた結果を示すことができます。

ロジスティックス回帰の概要

ロジスティックス回帰は、二値変数の予測モデルとして知られています。
線形回帰の結果をロジット変換することで、0または1の値を取る変数を推定できます。
分類問題において、予測値の確率が得られるのが利点です。
ロジスティックス回帰はニューラルネットワークの単純化されたバージョンと見なすこともできます。

ナイーブベイズによるテキスト分類

ナイーブベイズは、テキスト分類などで活用される手法です。この手法は、ベイズの定理という確率論の概念に基づいています。特徴量間の独立性を前提とし、ベイズの定理を用いて分類を行います。

メールのスパムフィルタリング
文書の肯定・否定判定
Webコンテンツへのタグ付け

などの用途があります。

遺伝的プログラミングの概要

進化論の概念を応用した最適化手法が遺伝的プログラミングです。
生物種が環境に適応するための遺伝的変化のプロセスを模して、問題解決のための最適解を導き出します。

解候補を個体の遺伝子に見立て
初期集団の生成
適合度評価
選抜
交叉
突然変異

といった一連の処理を繰り返すことで、徐々に優れた解を生成していきます。

k近傍法の概要

特徴空間内で最も近接する学習データに基づく手法がk近傍法です。パターン認識の場面で頻繁に活用されています。
近傍にある複数のオブジェクトの多数決により分類を行うため、機械学習の中でも最も基本的なアルゴリズムと評価されています。

データのクラスタリング

データを類似性に基づいて集団に分割するクラスタリング手法の一種が、k平均法と呼ばれるアプローチです。
この手法は、監視学習ではなく教師なし学習に分類され、

顧客セグメンテーションなどの用途で幅広く活用されています。

k平均法はクラスタリング手法の中でも比較的単純な仕組みを持ち、データの性質に応じたグループ化を実現します。

単純パーセプトロンの限界

パーセプトロンは、ニューラルネットワークの手法の中で最も基本的な構造を持つモデルです。
3層からなるシンプルな設計のため、高度なデータ解析には適していません。
近年、ディープラーニングの技術が発達し、主流となったことから、パーセプトロンの利用は減少しています。

データのクラスタリング手法

データを複数のグループに分割する手法を指します。この方式には、階層構造を持つタイプと持たないタイプの2種類があります。

前者では、データ間の類似度を基に段階的にグループ分けを行います。
一方、後者は無作為にグループを設定した後、データと重心との距離を参照しながら、繰り返し最適なグループ分けを探索します。

自己組織化マップ(SOM)の概要

データの次元圧縮と可視化を目的とした手法であり、ニューラルネットワークの原理に基づいています。入力データを低次元空間に写像することで、類似したデータ同士が近接するように配置されます。
2層の構造を持つモデルで、入力層とマップ層から構成されており、自己組織化の過程を経て入力パターンの特徴を抽出します。

強力な識別機を生成するアダブースト

アダブーストは、弱い分類器を複数組み合わせることで、強力な分類器を構築する機械学習のアプローチです。
個々の分類器は完璧ではありませんが、それらを適切に重み付けし、組み合わせることで、より正確な予測が可能になります。
このプロセスは、

分類器を順次追加し
重みを調整しながら

分類性能を向上させていきます。

確率過程におけるマルコフ性

確率過程におけるマルコフ連鎖は、現在の状況が与えられれば、過去や将来の状態は相互に独立であると仮定する方法論です。
一連の確率変数を用いて、現在の状態が確定すれば、それ以前や以後の状態は無関係であると見なします。

機械学習の需要

AIに必要な情報を提供し、学習させるプロセスである機械学習は、現在様々な分野で注目を集めています。
AIの性能向上と利用の簡便化が進めば、複雑な統計解析の必要性が低くなる可能性があります。
そのため、データサイエンティストよりも機械学習エンジニアの方が将来的に需要が高まると見られています。