1.機械学習とは

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この章では、機械学習の意味や種類、ディープラーニングとの違いについてお伝えします。

 

そもそも機械学習って？

機械学習とはAIの要素技術の一つであり、機械に学習する能力を持たせることで、明示的なルールを与えることなく自ら判断できる技術です。
AIが学習するためには元となるデータを入力値として用い、「機械学習アルゴリズム」という計算方法で、データの分類や認識ができる処理を見つけ出します。

 

 

教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習とは、事前にAIに対して事前に正解が分かっているデータを与え、新しいデータを入れた時に正しい出力ができるようにするアルゴリズムです。
例えば猫と犬の画像をAIに判別させたい場合には、猫と犬の情報が入ったデータをまず大量に与えることで、犬と猫の特徴を学習させます。

 

一方で教師なし学習とは、事前に正解が分かっているデータを与えずに、入力されたデータから構造や特性などを発見・整理するアルゴリズムです。

 

 

ディープランニングとの違い

ディープランニングも機械学習の一種とみなされますが、人間の神経を参考にしたニューラルネットワークを重ねることでデータ分析・学習能力を強化したAIのことを指します。
従来の機械学習とは異なり、学習データからマシン側が自動的に特徴を抽出することができます。

 

 

 

 

2.機械学習の主要アルゴリズム紹介

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この章では、機械学習の主要アルゴリズムをご紹介いたします。

 

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経にある神経細胞（ニューロン）を数式的なモデルにして組合わせたもののことです。
ニューラルネットワークは入力層と出力層、隠れ層から構成され、ニューロン同士におけるつながりの強さを示す重み「W」があります。

 

生物学的な脳とは異なり、データ伝達方法は事前に個別定義され、異なる伝達方法を取ることはできません。

 

 

決定木学習

決定木学習は樹木モデルとも言われ、条件分岐によってデータを分析するためのアルゴリズムの一つです。
分割されたグループがなるべく同じような属性で構成されるように分岐させていきます。

 

条件分岐を繰り返すことによってデータ分析はツリー上に展開されていくため、人間の目で見てもどのような分類を行ったのかが理解しやすいという特徴があります。

 

 

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは決定木学習同様に条件分岐のアルゴリズムですが、決定木を大量に生成して結果を集計する点で異なります。
大量のデータを必要としますが、汎化性能が高く並行処理も可能であり、精度の高い予測や分類ができる手法です。

 

 

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、データ中の意味のある関連性を抽出する手法のことです。
組み合わせを集計して、最も相性の良い組み合わせを発見します。

 

相関係数と言えば二つの変数の関連性を数値敵に表現しますが、アソシエーション分析では「Aという条件の時にBが起こる確率」を求めます。
変数に方向性があるため、上記のAとBを入れ替えてしまうと結果が異なるという特徴があります。

 

 

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つであり、回帰によって分類するアルゴリズムです。
線形入力素子を利用して二クラスのパターン識別機を構成します。

 

マージン最大化という手法をとっており、少ないデータ量でも優秀な結果を残すことが可能です。

 

 

ロジスティックス回帰

ロジスティックス回帰は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一つです。
線形回帰の出力をロジット関数に入力し、二つに分類する問題に対応します。

 

データを分類する際に、分類されたデータに対する信頼度が得られる点が特徴です。
ロジスティックス回帰はディープラーニングの手法と類似点が多く、ディープラーニングの1層版とも言われています。

 

 

ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、主にテキスト分類などに使われる、ベイズの定理という確率の概念を利用しているアルゴリズムです。
特徴間に強い独立性を仮定したうえで、ベイズの定理を使って分類します。

 

たとえば、メールのスパム判定やテキストの肯定・否定、Web上の記事に対するタグ付けなどに使われています。

 

 

遺伝的プログラミング

遺伝的プログラミングとは、生物群が環境へ適応するときの遺伝学的変化のを問題解決方法に見立ててその解を探るアルゴリズムです。
解の候補を生物各個体の遺伝子に見立てて、初期集団の生成、適応度の評価、選択、交叉、突然変異などといった流れの処理を繰り返すことで、徐々に評価の高いデータを生成します。

 

 

k近傍法

k近傍法とは、特徴空間いおける最も近い訓練例に基づいたアルゴリズムです。
パターン認識の際に高頻度で利用されます。

 

近傍のオブジェクト群の多数決で分類を行うために、機械学習において最も簡単なアルゴリズムとも言われています。

 

 

k平均法

k平均法はクラスタリングという性質の似ているデータ同士でのグループ分けをするアルゴリズムであり、顧客の分類などに対し、主に使われます。
クラスタリングの最も簡単な方法の1つであり、教師なし学習の一つです。

 

 

パーセプトロン

パーセプトロンはニューラルネットワーク技法の一つであり、最もシンプルな三層から作られています。
複雑なデータ学習にはあまり向かないため、現在ではディープラーニングが主流となって、あまり使われてはいません。

 

 

クラスタリング

クラスタリングとは、与えられたデータをクラスタという部分集合に振り分けることを言い、階層型と非階層型に分類されます。
階層型ではデータ同士の距離を決めて、距離と指定済みのルールとを用いてグルーピングを行います。

 

非階層型では、クラスタを無作為に割り当てた後にデータ同士の距離と重心から再度クラスタを割り当てる処理を繰り返し、グループ化します。

 

 

自己組織化マップ（SOM）

自己組織化マップ（SOM）はニューラルネットワークの考え方から有無出されたアルゴリズムです。
データを指定した次元にマッピングする、二層のニューラルネットワークに近いモデルと言えます。

 

 

アダブースト

アダブーストは、無作為よりも少し精度が上がる弱さの識別機を組合わせ、最終的に強い識別機を作ろうとする機械学習のモデルです。
識別機を増やし、重みが付いたものを優先的に確認して、さらに分類するという処理を繰り返します。

 

 

マルコフ連鎖

マルコフ連鎖とは、一連の確立変数を用いて、現在の状態が確定していれば過去や未来の状態は独立していると考える手法です。

 

 

 

 

3.機械学習の需要

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AIに必要なデータを与えて学習させる機械学習は、現在幅広い分野において需要が高まっています。

 

AIの性能が高まり、広く一般に使用しやすい状態になれば、複雑な統計分析を行う必要性が低くなっていく可能性があります。
そのため、専門職であるデータサイエンティストよりも機械学習のエンジニアの方が今後の需要が高まっていくと考える向きもあります。

 

 

 

 

4.まとめ

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今回は、機械学習の概要やディープラーニングとの違い、主なアルゴリズムの紹介、機械学習の需要などについて解説しました。

 

機械学習とは機械に学習する能力を持たせる技法のことであり、用途に合わせて様々なアルゴリズムが存在します。
機械学習の需要は幅広い分野において高まってきており、今後AIの性能が高まるとともに、機械学習エンジニアの需要の高まっていくことが予想されるのではないでしょうか。

 

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