「機械学習について知りたい！」
「名前は聞いたことあるけど、何ができるの？」
機械学習について興味を持った方に向けて、解説していきます。
かく言う私も勉強中ですので、間違い等ありましたら気軽にご連絡ください。
それでは見ていきましょう。
機械学習とは
機械学習とは、「一般的には人工知能に組み込まれ、データから学習することにより目的となる課題を達成する手法のこと」を指します。
人工知能の枠組みの一つで、画像の認識や、データの予測など様々なことが行えます。
機械学習の分類
機械学習は大きく３つに分けられます。
「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」です。
それぞれについて一つずつ見ていきましょう。
教師あり学習
教師あり学習とは、データに正解があるときの学習手法のことです。
主に、「分類」と「回帰」に分けられます。
「分類」は、カテゴリの予測を行います。
例えば、画像を入力した際にその画像が「犬」なのか「猫」なのかを分類することができます。
「回帰」は、数値（連続値）の予測を行います。
例えば、「今後の平均気温は何度か？」を過去の値をもとに予測することができます。
教師なし学習
教師なし学習とは、データに正解はなく、そのデータからアルゴリズムに従って学習を行う手法のことです。
主に、「クラスタリング」と「低次元化」に分けられます。
「クラスタリング」は、共通するパターンを見つけ、クラスに分けていきます。
例えば、動物の画像を入力することで、その画像に移る動物の形や色などから、「グループA」「グループB」と分けていきます。
「低次元化」は、データの圧縮を行います。
例えば、写真の特徴を少ないデータ量で捉え、写真を復元することができるようになります。
強化学習
強化学習とは、何か行動を行った際に報酬がもらえ、その報酬が最も多く得られるように学習する手法のことです。
先ほどの教師あり学習とは異なり、毎回正解がもらえるというものではなく、何回か行動を行った結果として報酬がもらえるといった形でも構いません。
例えば、AlphaGoのような囲碁の手の打ち方を、どの手を打てばいいのか学習させるなどがあります。
その他
他にも半教師あり学習と呼ばれるものがあります。
この例としては、「GAN」があります。
GANは、高画質な画像を生成することができ、近年話題のモデルとなっています。
まとめ
今回は、「機械学習とは何か」と「その分類」について見ていきました。
次は分類のそれぞれについて解説する予定です。
おすすめの参考書はこちらになります。
初めて人工知能関連について学びたい方にピッタリの一冊です。
