機械学習の手法とは？機械学習の意味や重要性、手法の分類について詳しく解説

01機械学習とは

機械学習(Machine Leaning)とは、コンピュータが与えられた大量のデータをもとにして、複数のルールやパターンを学習し、分類や予測を行う技術です。近年のAIの発展の中核を担う技術としても有名です。 コンピュータはパターンを学習させることで、人の力では実現できないような高い精度と早いスピードでタスクをこなせるようになります。ここでは、機械学習をより深く理解するために機械学習とよく間違われる言葉との違いを詳しく解説します。

ディープラーニングとの違い

ディープラーニングとは、深層学習とも呼ばれる機械学習の手法のうちの一部です。 機械学習は人間が定めた正解のラベルやパターンを学習させるのに対し、ディープラーニングは、機械が大量のデータを読み取り自動でパターンやルールを学習します。ディープラーニングでは、人間が発見することが難しいパターンも見つけられるため、より正確な識別や分類ができるようになりました。 そのため、ディープラーニングは機械学習の一部でありながら、場合によってはより高い精度を発揮することもある技術であるいえるでしょう。

AIとの違い

AIは知的なコンピュータプログラムを作る科学ともいわれており、機械学習よりもさらに広い範囲を指しています。 そのため、機械学習はAIを可能にするための、一つの手段であるといえます。

02機械学習が重要視される理由

機械学習が重要視される主な理由は、今後の若年層の労働者不足です。 日本では、労働人口が年々減少し、今後ますます人手不足となることが予想されています。そのため、大量のデータを人力で処理・分類していくとなると、現在の労働人口ではまかなうことができないでしょう。 またそれだけでなく、膨大な手間がかかってしまったり、正確性に欠けてしまう恐れもあり、非効率的な手段であるといえます。それらを自動化できる機械学習技術は、労働力不足を補える可能性から注目されています。また、スマートフォンで大量のビックデータが得られるようになったことやコンピュータ技術の処理技術が向上したことも、機械学習がさらに注目されるようになった理由の一つでもあります。

03機械学習を用いるタイミング

機械学習を活用する基準として、手動と比較した際のスピードの速さや十分なデータ量があるのかということが挙げられます。 例えば、過去に発生した交通事故100件を分類分けしたいなら、データ量の少なさから、手動で分類したほうが早く作業を終わらせることができるでしょう。機械学習の構築そのものは短時間で行うことができないため、少ないデータ量を仕分けるために作成していては効率が悪いのです。 データ量や機械学習の構築にかかる時間を考慮した上で機械学習を活用することによって、作業効率が改善するかどうかを検討しましょう。

04機械学習の手法

機械学習には大きく分けて教師あり活動、教師なし活動、強化学習の3つが存在します。これらの分類は、機械学習分野の構造を理解する際に非常に重要になります。 望ましい結果を導き出すために、機械学習を用いる目的に応じて、最適な手法を選択できるようにしましょう。ここでは、上記で述べた3つの手法について詳しく解説します。

教師あり学習

教師あり学習とは、あらかじめ定めてある正解のラベルに基づき、機械が出力する学習方法です。 「教師あり学習」という名は、あらかじめ与えられた特定のデータを「教師からの例題」とみなして、それをもとに学習することが由来です。教師あり学習では具体的な正解のデータに基づいて明確な結果を導き出せるため、基本的な機械学習の手法として用いられています。

回帰

回帰とは、教師あり学習の一種で、連続する数値を予測する際に用いられ、具体的な数値予測が可能です。 具体的な数値を示せるため、降水量や株価といった数値を伴うデータを導き出す際に用いられます。

分類

分類では、教師あり学習の一種で、あるデータがどの分類に属するかといった大まかな構造を作ることができます。 データを属性ごとに分類することができますが、具体的な数値の識別はできません。生物の種類を分類する場合などに活用されます。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解のデータを与えない状態で学習させる方法です。教師なし学習には、データの基本的な構造や分布を明らかにするという目的があります。 コンピュータによって大量のデータのパターンの抽出や識別するため、データの数が多い場合や正解のデータがない場合に活用されます。

クラスター分析

クラスター分析とは、異なるデータの中から性質や特徴が近いものを集めて、集団（クラスター）を作り分類する方法です。 クラスター分析は、あらかじめデータを識別する基準が求められていないため教師なし学習に分類されます。クラスター分析を行う際は、グループ分けする目的を定め、データ処理の対象を決定することが重要となります。

主成分分析

主成分分析とは、教師なし学習の一種で、大量のデータをより少ない特徴で示す方法です。 例えば、「食材」を分析するとします。本来、食材にはジャガイモ、ニンジン、リンゴ、オレンジ、マグロ、サンマ……など無数の分類が存在しますが、それらを「野菜・果物・魚」といった大きな枠組みで捉えるようなイメージです。 ビックデータに対して主成分分析を行うことで、データ全体の特徴を誰もが理解しやすい形で表現できるようになります。主成分分析でデータ全体の大まかな仕分けができるようになるため、「どれを主成分とするか」を選択する基準や目的について明確にしておくことが非常に重要です。

ベクトル量子化

ベクトル量子化とは教師なし学習の一種で、データ量削減のために、ある連続した値を代表的な値に置き換える方法です。画像や情報の圧縮などに用いられます。 代表ベクトルに近いものを識別・分類するため、全体の指標となる代表ベクトルをどのように導き出すのかという点が非常に重要となります。また、代表ベクトルに類似しているかどうかという基準で分類されるため、分類の精度はあまり高くないといえるでしょう。

強化学習

強化学習は、これまで出力したデータを価値付けすることによって、その価値を最大化するために学習する方法です。 教師なし学習と同様で正解のデータが与えられないため、最適な出力だった場合に、コンピュータに報酬を与えることで、コンピュータに継続して最適な出力ができるように仕向けます。強化学習の特徴は、環境とソフトウェアエージェントの間で発生する数々のやりとりを経験として蓄積することです。 そのため、データの処理や正解のラベル付けといった教師あり学習や教師なし学習では必要とされることを行わなくとも、システムを構築することができます。そのため、これら2種とは異なる手法である、と考えられているのです。

半教師あり活動

半教師あり学習は、正解データがラベルづけされている教師あり活動と、正解データがない教師なし活動を組み合わせて行われる方法です。 具体的には、教師なし学習である条件を獲得した後で、教師あり学習で構造を再学習する方法が挙げられます。例えばGoogleは、半教師あり学習でExpanderというフレームワークを活用することで、画像処理の質を向上させています。 集められるデータの数が比較的少ない状況でもシステムを構築できるため、効率的な手段だといえるでしょう。

マルチタスク学習

マルチタスク学習とは、関連する複数の情報を同時に学習させることで与えた情報の共通点や一貫性を覚えさせ、予測の精度を高める方法です。 例えば、消費者の購買行動を予測したいとき「同じ商品を買った人がよく購入する商品」や「過去の購買傾向」に加え、位置情報や職業、年齢といったさまざまな条件が加わることでより正確な予測が立てられるようになります。 複数のデータを入力する手間は発生してしまいますが、その分予測結果の向上を後押ししてくれるでしょう。

05初心者にオススメのアルゴリズム５選

機械学習をまだ始めて間もない人やこれから始める人はどのようなアルゴリズムから学び始めればいいのでしょうか。ここでは初心者におすすめのアルゴリズムを解説します。

線形回帰

線形回帰は、ある変数の値を、別の変数の値に基づいて予測するために使用される手法です。 比較的簡単かつ正確に予測ができることから、生物学からビジネスといった幅広い現場で活用されています。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰によって、がんの発生確率や商品の購入確率といった確率を予測できるようになります。 ロジスティック回帰分析を用いれば予測結果が0から1の範囲に収まるため、高い精度で確率を導き出せるようになります。

k近傍法

k近傍法とは、ある特定のテストデータに基づいて、データを分類分けする方法です。未知のデータが与えられたとき、既存のデータと比較してより近い領域に分類されます。 例えば、キノコの種類や虫の種類などを特定する場合に用いられます。

k平均法

k平均法とは大量のデータから類似のものを集めて分類する方法です。k近傍法とは異なり、あらかじめ正解のデータが与えられていないことから、階層的な構造をもっていない非階層クラスター分析に位置づけられます。 k平均法は大量の多種多様なデータを分析する際に有効な手段として用いられています。

マルコフ連鎖

マルコフ連鎖とは、未来の確率を求める際に用いられます。しかし、その未来の値は過去のデータの影響を一切受けず、現在のデータのみの影響を受けるという特徴があります。 そのため、データの値や未来の予測が有限であることが特徴です。

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06まとめ

機械学習の方法は数多くあるため、分類や予測したい目的に応じて、さまざまな手法からアプローチできます。 しかし、目的を達成する手段として適切でない方法を選択してしまうと、期待する結果が得られない恐れがあります。機械学習のさまざまな種類を認識しておくことで、用途に応じて適切な手法選びに役立てましょう。