1.機械学習とは

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機械学習とはコンピューターがデータから反復的に学習し、データに潜むパターンを見つけ出すことを指します。

そして学習して見つけ出したパターンに新たなデータを当てはめることで、将来の予測を行うことが可能です。

 

大量のデータがあれば、人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを自動的に構築することが可能であり、様々な分野で応用されています。

 

教師あり学習

教師あり学習は過去の入力データと出力データを機械学習アルゴリズムに与えることで機能する機械学習の手法です。

アルゴリズムは各ステップで入力と出力の各ペアを処理した後に、望ましい結果にできるだけ近い出力を生成するようにモデルを変更します。

 

事前に与えられたデータを「例題」として学習を行うため、教師あり学習と呼ばれます。

 

 

教師なし学習

教師なし学習は入力データに正解となる出力データを与えない状態で学習させる機械学習の手法です。

例えば顧客リストやラベル付けされていない写真のセットなどは教師なし学習のユースケースにおける入力データとなります。

 

教師なし学習の一般的な応用はクラスタリングや関連解析です。

 

 

強化学習

強化学習はシステム自身が試行錯誤しながら最適なシステム制御を実現する機械学習手法の1つを指します。

強化学習ではコンピュータはある環境の中で目的として設定された報酬(スコア)を最大化するための行動を学習します。

 

強化学習の原型は機械1950年代には既に存在しました。

当時はの自律的制御を可能にする最適制御の研究として行われており、現在もロボットの歩行制御に利用されています。

 

 

深層強化学習(DQN)

強化学習には関数が利用されます。関数はシステムが受け取るデータを入力とし、最適な行動を出力するものです。

関数にディープ・ニューラルネットワークを使用した強化学習を深層強化学習と呼びます。

 

例えば将棋なら勝負に勝つという指標はあります。しかし各局面において、どこに駒を打てばよいのか正解は分かりません。

この時に盤面の状況を入力とし、どこに駒を打てば良いのかを出力するニュートラルネットワークを学習させるのが深層強化学習です。

 

 

 

2.機械学習に便利なライブラリを紹介！

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機械学習に便利なライブラリを一挙に15個紹介していきます。

 

TensorFlow(テンソルフロー)

TensorFlowは2015年にGoogleが開発した機械学習のソフトウェアライブラリです。

ニューラルネットワークの構築・訓練ができるシステムの要求に答えられるという特徴を持ちます。

 

データフローグラフを構築した後に計算しなければならないものを複数に分散して並列処理を行う分散処理が可能で、ビッグデータも扱うことが可能です。

 

 

Keras(ケラス)

GoogleのエンジニアのFrançois Cholletが中心となって開発やメンテナンスを行っているオープンソースのPythonのライブラリです。

独自の処理などは実装しづらいという短所を持ちます。

 

しかしTensorFlowなどのより低レベルなライブラリのラッパーのように動作し、ニューラルネットワークのモデルを構築可能です。

 

Chainer (チェイナー)

Chainerは日本のPreferred Networksが開発を行っているライブラリです。

Python 2.x系および3.x系で使用可能です。

 

GPUによる演算もサポートしています。画像認識・化学・生物学・強化学習などの分野における応用をシームレスに行うことを可能にする様々なライブラリを提供しています。

 

 

Pytorch(パイトーチ)

PFacebookが開発している機械学習で必要になる諸演算を行うオープンソースのライブラリです。

2016年に登場以降、処理の早さや扱いやすさなどに注目が集まり急速に人気が高まりつつあります。

 

 

MXNet(エムエックスネット)

MXNetはAWSが公式サポートを表明したことで大きな注目を集めているディープラーニングフレームワークです。

効率と柔軟性、スケーラビリティを両立しており、「畳み込みニューラルネットワーク」「長短期メモリネットワーク」などをサポートしています。

 

 

Deeplearning4j(DL4j)

Deeplearning4jはJavaの深層学習ライブラリです。サンフランシスコのスタートアップ「Skymind」が開発しています。

計算速度向上のために独自のC ++行列計算バックエンドを利用しています。

 

 

Microsoft Cognitive Toolkit(マイクロソフトコグニティブツールキット)

Microsoftが開発したAI技術を利用した深層学習ツールキットです。旧称CNTKから現在の名称に改名されました。

高速性を特徴の1つとしており、音声や画像認識などのディープラーニングモデルにおいて高い処理速度を実現します。

 

 

PaddlePaddle(パドルパドル)

中国最大手の検索サイト百度(バイドゥ)が作成したオープンソースのフレームワークです。

中国語で書かれた開発資料が利用可能なため、中国国内で高い人気を誇ります。

 

他のフレームワークはクラウドでの動作を基本とする一方でクラスタで稼働するように設計されているのが特徴です。

 

 

Caffe(カフェ)

C++で実装されており、「高速動作」「GPU対応」「洗練されたアーキテクチャ・ソースコード」「開発コミュニティーが活発」などの特徴を持つライブラリです。

画像認識に特化しており、高速処理できます。

 

 

NumPy(ナンパイ)

NumPyは数値計算を効率的に行うためのライブラリです。

データ解析および線形代数を扱ううえでは必須となっています。

 

NumPyを利用することでベクトルや行列などの多次元配列を作ることが可能です。

 

 

Pandas(パンダス)

Pandasはデータ解析作業を行うためのPythonライブラリです。

データの確認や視覚化、整形、各種集計、欠損値のハンドリングなど、大量のデータを解説するうえで必須となる作業がシンプルなコードで加工になります。

 

 

SciPy(サイパイ)

SciPyはNumpyをベースとした科学技術計算のためのライブラリーです。

補完・積分・最適化・画像処理・統計・特殊関数などがあります。SciPyを利用するには、NumPyが必要です。

 

 

Matplotlib(マットプロットリブ)

MatplotlibはPythonのグラフ描画ライブラリです。

Matplotlibを利用することで折れ線グラフや棒グラフ、円グラフなどの代表的なグラフを描画できます。

 

 

scikit-learn(サイキット・ラーン)

scikit-learnはオープンソースのPython向けの機械学習ライブラリです。

機械学習に頻繁に用いられるサポートベクターマシンやランダムフォレスト、k近傍方やSGD、回帰、クラスタリングなどのアルゴリズムを収録しています。

 

Matplotlipと互換性があり、データのやりとりに対応しています。

 

 

dlib(ディーリブ)

dlibはロボット工学・組み込みデバイス・巨大なハイパフォーマンスコンピューティング環境・携帯電話など産業・アカデミック分野を問わず幅広い分野で使用されているオープンソースのライブラリです。

 

 

 

 

3.まとめ

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本記事では機械学習のライブラリを紹介してきました。

本記事で紹介したライブラリを利用して機械学習を実践していけば、機械学習の習得に近づくことができるでしょう。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。