【データ分析】機械学習とは？

2023年7月14日

機械学習

機械学習とは？

機械学習は英語で「マシーン・ラーニング（Machine Learning）」と言い、コンピュータがデータから学習し経験に基づいて予測や意思決定を行うための手法やアルゴリズムの総称です。

機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、データ駆動型のアプローチを通じてパターンの発見や問題解決を行い、幅広い分野で活用され、画像認識、音声処理、自然言語処理、予測分析、推薦システムなど様々な応用があります。

そのため、モデルの設計や評価、データの品質などには注意が必要であり、慎重なアプローチが求められます。
 

機械学習のタスク分類

機械学習のタスク（実行）は、
 

 
という目的別に大きく3つのカテゴリに分けられます。
 

教師あり学習

教師あり学習（Supervised Learning）とは、 ラベル付きのトレーニングデータを使用して学習する手法で、データの入力とそれに対する正解（ラベル）が与えられ、モデルはその関係を学習して予測を行います。

例えば、画像分類や音声認識などのタスクに利用されます。
 

教師なし学習

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に学習する手法で、データの特徴を抽出しクラスタリングや次元削減などの手法を使用してデータのグループ化や要約を行います。

例えば、顧客セグメンテーションや異常検知などのタスクに利用されます。
 

強化学習

強化学習（Reinforcement Learning）とは、エージェントが環境との相互作用を通じて学習し、報酬を最大化するための最適な行動を決定する手法で、エージェントは試行錯誤を繰り返し、環境との対話を通じて学習を進めます。

例えば、ゲームのプレイやロボットの制御などのタスクに利用されます。
 

機械学習の手法の種類

機械学習の手法やアルゴリズムの代表的な手法には、
 

 
などがあり、特定の問題やデータセットに応じて適切な手法を使う必要があります。
 

線形回帰

線形回帰（Linear Regression）は、入力データと目的変数（連続値）の関係をモデル化するための手法で、回帰直線または超平面を学習し、新しいデータポイントに対して目的変数の予測を行います。
 

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、入力データをもとに二値分類（0または1）を行うための手法で、シグモイド関数を使用して入力データと目的変数の関係をモデル化し、新しいデータのクラス分類を予測します。
 

決定木

決定木（Decision Tree）は、入力データを分岐と条件判定に基づいて階層的に分割する手法で、各分岐には条件があり、最終的に葉ノードでクラス分類や予測を行います。
 

ランダムフォレスト

ランダムフォレスト（Random Forest）は、複数の決定木を組み合わせてアンサンブル学習を行う手法で、ランダムなサンプリングと特徴選択を組み合わせることで、複数の決定木の予測結果を統合し、より安定した予測を行います。
 

サポートベクターマシン

サポートベクターマシン（Support Vector Machine）は、入力データを高次元の特徴空間に写像し、クラスの分離を最適化する手法で、マージン最大化の原則に基づき、最適な超平面を見つけてクラス分類を行います。
 

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク（Neural Network）は、複数のニューロン（ノード）とそれらの結合（重み）からなるモデルで、階層的な構造を持ち、データの非線形な関係を学習することができ、深層学習とも関連しており、画像認識や自然言語処理などのタスクに広く用いられています。
 

K近傍法

K近傍法（k-Nearest Neighbors）は、新しいデータポイントに対して最も近いK個の近傍データ点を考慮し、多数決や距離の平均を用いてクラス分類や予測を行う手法で、データの距離に基づいて近傍のデータを参照して予測を行います。
 

k-meansクラスタリング

k-meansクラスタリングは、データをk個のクラスタに分割する手法で、各クラスタは中心点（セントロイド）を持ち、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、クラスタの中心点を再計算し、クラスタリングを反復的に行います。
 

機械学習の流れ

機械学習の一般的な作業の流れとしては、
 

 

データの収集

データの収集は、目的に応じたデータソースからデータを入手するプロセスです。

データソースには、データベース、API、Webスクレイピング、センサーデバイス、ファイルなどが含まれ、収集したデータは後続の処理やモデルの構築に使用されます。
 

データの前処理

データの前処理は、収集したデータをクリーニングし、分析やモデルの学習に適した形式に変換するプロセスです。

前処理には、欠損値の処理、異常値の除去、データの正規化、特徴量エンジニアリングなどが含まれ、データの品質向上とモデルのパフォーマンス向上に重要な役割を果たします。
 

モデルの選択

モデルの選択は、解決すべき問題に最も適した機械学習アルゴリズムやモデルを選ぶプロセスです。

問題の種類や目的に応じて、分類、回帰、クラスタリングなどのアルゴリズムが選択され、モデルの選択は予測精度や解釈性、計算効率などの要素を考慮して行われます。
 

データの分割

データの分割は、収集したデータセットをトレーニングデータとテストデータに分割するプロセスです。

一般的に、データの大部分をトレーニングデータに割り当て、モデルの学習に使用し、テストデータは学習済みモデルの評価や性能の検証に使用されます。
 

モデルの学習

モデルの学習は、トレーニングデータを使用して選択した機械学習モデルを学習させるプロセスです。

学習には、データの特徴と目的変数の関係を捉えるためのアルゴリズムや手法が使用され、学習の目的はモデルが未知のデータに対して適切な予測を行えるようにすることです。
 

モデルの評価

モデルの評価は、学習済みモデルの性能や予測の正確さを評価するプロセスです。

テストデータを使用して、モデルの予測結果を実際の値と比較し、評価指標（精度、再現率、F1スコアなど）を計算し、モデルの評価結果に基づいて必要に応じてモデルの改善やパラメータの調整を行うことがあります。
 

モデルのチューニング

モデルのチューニングは、モデルのパフォーマンスを向上させるために行われるプロセスです。

ハイパーパラメータの調整や特徴量の変更など、モデルの設定や構造の変更が行われ、チューニングをすることにより、より良い予測性能や汎化性能を持つモデルを構築することが目指されます。
 

予測の実施

最終的に、学習済みモデルを使用して新しいデータに対して予測を行い、予測結果を利用することで未知のデータの分類や数値の予測を行うことができます。
 

まとめ

機械学習は実際のデータに対してモデルの学習と評価を行うため、大量のデータと計算リソースが必要とされる場合があり、データの前処理、特徴エンジニアリング、ハイパーパラメータの調整など、適切な準備や最適化も重要な要素となります。

機械学習は幅広い分野で活用され、画像認識、音声処理、自然言語処理、予測分析、推薦システムなど様々な応用があり、モデルの設計や評価、データの品質などには注意が必要であり、慎重なアプローチが求められます。

実際のプロジェクトでは、これらのステップを繰り返し実行し、モデルの改善や精度向上を図ることが重要です。