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機械学習って何してるの?ド文系のための3分でわかるAI講座

きのみ
きのみ
こんにちは、きのみです。

「ド文系のための3分でわかるAI講座」の第2回講座となります。

前回はAIの定義に関して説明しました。

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今回はAI技術の1つである機械学習について解説をおこないます。

機械学習ってなに?

機械学習がおこなっていることは「与えられたデータからルールを創り出す」ということです。

AIが機械学習をおこなう際には大規模なデータが必要となります。

そして、データをもとにAI自身がより良いルールを創るために調整していくことを「学習する」といいます。

また、機械学習にはたくさんの種類があり、その中で有名なモノが以下の3つの手法になります。

・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習

教師あり学習とは?

教師あり学習とは、「与えた正解データをもとに、その特徴を自動で学習させる方法」のことです。

そして、与えた正解データのことを「教師データ」といいます。

AIはこの教師データからルールを創り出すのです。

教師データの例としては、迷惑メールの判定結果や位置情報を用いて撮影された写真等が挙げられます。

また、教師あり学習は、学習フェーズと予測フェーズの2つに分けることができます。

学習フェーズでは、教師データをAIが学習し、ルールを創り出します。

予測フェーズでは、創造したルールを使って新たなデータを予測します。

この両フェーズによって、教師データにない組み合わせであるデータに対しても予測を立てることができます。

教師あり学習は、教師データを都度学習していき、ルールを微調整していくことが特徴になります。

教師なし学習とは?

教師なし学習とは、その名の通り教師データを与えずにおこなう機械学習のことです。

具体的には、「分割したデータをもとに学習する方法」です。

教師なし学習での分割はクラスタリングと呼ばれ、データをグループ化することを意味します。

それゆえに、教師あり学習と教師なし学習はそれぞれ異なる目的で使用されています。

教師あり学習は分類に焦点を当ててルールを創造していたのに対し、教師なし学習ではクラスタリングに焦点を当てています。

教師なし学習を迷惑メールで例えると、使用したデータから2つのクラスタが作成されます。この場合だと、クラスタ1が迷惑メールで、クラスタ2には通常のメールが分けられていることになります。

一つだけ注意しないといけないことは、教師なし学習を経て作り出されたクラスタの中身がどういった集まり何か最終的に判断するのは人間であるというフローが存在するということです。

強化学習とは?

強化学習とは、「状態における行動を評価し、より良い行動を自動的に学習する方法」のことです。

この強化学習が皆さんにとって一番イメージしやすいかと思います。

例えば、強化学習は囲碁のゲームやロボットの動作制御に用いられています。

強化学習では、人間が行動の選択肢とその結果による評価の判定をおこないます。

すなわち、客に応対するロボットを機械学習で開発した際に、その評定はロボットの反応の選択の手段とその結果に左右されるのです。

強化学習における学習は、試行を繰り返し、最終的に最適な可能性の高い行動をとるように調整していくことを指します。

それゆえに、強化学習は一定のルール下で最適な行動をとらせたい場合に用いられます。

機械学習の使い分け方は?

以上の3つが大まかな機械学習とその種類の説明になります。

簡単に、これまでのことをまとめると

・強化あり学習は、分類
・強化なし学習は、分割
・強化学習は、行動パターン

の観点から最適な予測を導きたいときに用いるのです。

きのみ
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