【機械学習の基礎】教師あり学習・教師なし学習・強化学習について

【機械学習の基礎】教師あり学習・教師なし学習・強化学習について

AI(人工知能)の中核技術である機械学習。

その機械学習について調べていると「教師あり学習」や「教師なし学習」、「強化学習」といったキーワードが出てくると思います。

今回の記事では、機械学習の3つの学習方法について紹介します。

教師あり学習とは

教師あり学習(Supervised learning)とは、教師となる人間がAIに問題と答えをセットで入力して学習させる方法です。

例えば画像認識を例に挙げると、入力する画像が「問題」、それに紐づけられた「猫」「犬」などの名称が答えとなります。この問題と答えが紐づけられたデータを大量にインプットすることでAIが学習することができます。

この時、同じ猫の写真でも角度や光の量、背景など、どのような画像を入力するかでAIの学習の精度は変わってきます。そのため、AIが自動で学習すると言っても、その前段階に人間がどんな情報を入力するかも重要です。

回帰と分類

さらに、教師あり学習の代表的な手法として「回帰」や「分類」が挙げられます。

回帰の目的は、連続値などの値の予測です。すなわち、値段や面積、時間など数値で表されるものです。具体例として、部屋の広さから家賃を予測したり、広告予算の増加による商品の売り上げの増加を予測することができます。

分類の目的は、データが属するクラスを予測することです。最も単純な分類の例は、与えられたデーターから「Yes」または「No」を判断するものです。予測するクラス数が2クラスの場合は2値分類と呼ばれ、複数の場合は多クラス分類と呼ばれます。

ここでは詳細な説明は割愛しますが、学習アルゴリズムには様々な方法があります。

教師なし学習とは

教師なし学習(Unsupervised Learning)とは、学習データに正解を与えない状態で学習させる方法です。すなわち、入力データのみがあり、それに紐づけられた答えは存在しません。

教師あり学習と比較して簡単に図で説明すると、以下のようになります。

答えを与えずにどのように学習するか疑問に思うかもしれませんが、教師なし学習では、膨大な量の入力したデータを類似度や規則性に基いて分類します。2012年にGoogleは教師なし学習で猫を認識できるAIを開発しました。web上の画像や動画をラベルなしで1週間読み取るうちに、AIが自律的に「猫」というものを認識するようになったのです。

クラスタリングと次元削減

教師なし学習の手法として「クラスタリング」や「次元削減」が挙げられます。

クラスタリングでは、対象のデータを何らかの類似性の指標または共通する性質に基づいて、クラスタ(似ているデータの集まり)に分類します。

次元削減とは、読んで字の如く、データの次元を減らすことです。膨大なデータの中からパターンを見つけることで、特徴量の数、すなわち次元の数を減らすことができます。次元削減は主に、データの圧縮やデータの可視化を目的として行います。

クラスタリングや次元削減にも、様々な学習アルゴリズムが存在します。

強化学習とは

強化学習 (Reinforcement Learning) とは、教師あり学習や教師なし学習のような明確なデータを元にした学習ではなく、プログラム自身が試行錯誤を繰り返すことで価値を最大化するような行動を学習する手法です。

強化学習では、正しい答えを示す教師がいない代わりに、行動に対して報酬でフィードバックを与えます。それにより、得られる報酬を最大化するように行動して学習していくのです。

ブロック崩しのゲームを例に挙げると、ボールがバーからバーに戻るまでの間に倒せたブロックの数で報酬を与えるように設定します。この報酬が大きくなるように学習することで、効率的にブロックを崩せるようになります。

まとめ

最後までご覧いただきありがとうございます。詳しく調べていくとどんどん専門用語が登場し、頭が混乱するかもしれません。まずは大雑把に理解してから知識を深めていくのが良さそうですね。

機械学習を活用して何かを開発しようと思った場合には、これらの手法の中からどの手法が良いのか、どんなデータを準備すれば正しく学習が進められるのか、判断する必要があります。その選択を間違えると、思い通りのAIができないこともよくあります。

私たちは、機械学習を使用した開発も行なっています。何か困っていることやご相談があれば、お気軽にお問い合わせください。私たちの経験や知識から、最適な方法をご提案します!


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