「機械学習入門：その多様な形式を探索する」

「機械学習の世界へようこそ！多彩な形式を探求する入門ガイド」

簡単な言葉で機械学習を理解しましょう。

最近、機械学習はどこにでも存在していると思いませんか？もしあなたがここに来たのなら、機械学習とは何かについて興味を持ったのかもしれませんね！だから、私が簡単な言葉で説明しましょう。機械学習は、コンピュータにたくさんの例を示してデータから学ぶことを許し、スマートな選択をするように教えることです。さらに詳しく話しましょう。以下に進みます！

目次

1. 機械学習の仕組み ∘ 機械学習の応用
2. 機械学習の種類
3. 教師あり機械学習 ∘ 教師あり学習の種類 ∘ 回帰 ∘ 分類
4. 教師なし機械学習 ∘ 教師なし学習の種類 ∘ クラスタリングアルゴリズム ∘ 次元削減 ∘ 異常検知 ∘ 関連ルール学習 ∘ オートエンコーダー
5. 半教師あり学習
6. 強化学習

∘ 結論 ∘ お知らせ #100daysMLDL

機械学習の仕組み

機械学習では、基本的にはコード（アルゴリズムと呼ばれる）を使用して、前の利用可能なデータを分析してデータのパターンを見つけます（このプロセスを「トレーニング」と呼びます）。例えば、成人の身長とその親の身長は、以下のパターンがあります： 親の身長 = m * （個人の身長）+ c。

観察されたパターンに基づいて、アルゴリズムはパラメータ（ここではm、c）を調整し、データに正確にマッチする最適なパラメータ（ここではパラメータmとcの最適な値）を見つけるような数学的な方程式を作成します（これは「モデル」と呼ばれます）。例えば、親の身長= 1 * 個人の身長+ 0.5という方程式です。常に方程式ではないかもしれませんが、私たちの理解を簡単にするために、このように考えましょう。

• 『GenAI：より良い結果と低コストでデータを1000倍速く合成する方法』
• 「良い説明がすべてです」
• 私が初めての＃30DayChartChallengeを使ってObservable Plotを学んだ方法

私たちが持っているモデルを使って、誰かが身長を言ったら、モデル（方程式）を使って彼らの父の身長を予測することができますよね？もちろん、これがあなたの身長と父の身長に正確な予測を与えない場合は、私と争わないでください！値はダミーですからね！

しかし、アルゴリズムの海が広がっています。機械学習では、これらのアルゴリズムを学び、新しいデータを用いて正確な予測を行うための最適なアルゴリズムを見つけます。

機械学習の応用

機械学習は私たちの周りにあり、私たちの生活をより簡単で便利にしています。以下にいくつかの例を挙げます。

1. レコメンドシステム: ストリーミングプラットフォームにいると想像してください。いくつかのSF映画を観た後、突然、さらなるSF映画が提案されます。それが機械学習の働きです！あなたの過去の選択と他の視聴者の選択を分析し、あなたが楽しむコンテンツを推奨します。

2. 仮想パーソナルアシスタント: Siri、Alexa、またはGoogleアシスタントなどを考えてみてください。彼らはあなたの音声コマンドを理解し、役立つ応答を提供します。機械学習アルゴリズムによって、彼らは音声のパターンを認識し、時間とともにあなたの声を理解する能力を向上させます。

3. 自動運転車: 自ら運転する車を想像してください。自動運転車は、センサーやカメラからのデータを解釈するために機械学習を使用し、停止、走行、レーン変更などの決定を支援します。彼らは実世界の交通状況を観察することで、安全に移動する方法を学びます。

4. 不正検知: 銀行がアカウントで異常な活動を検出するとき、再び機械学習アルゴリズムが活躍します。彼らはあなたの支出パターンを分析し、通常と異なる取引をフラグ付けして、不正行為からあなたを保護します。

5. 医療診断: 医師が疾患を検出するためにAIを使用するとき、機械学習は医療画像（X線やMRIスキャンなど）を分析し、異常を早期に特定するのに役立ちます。また、過去のデータに基づいて患者の予後を予測するのにも役立ちます。

これらの応用は氷山の一角であり、機械学習の可能性はさまざまな分野で無限です。そして、新しいデータを予測するときには魔法のような感覚になりますね。

機械学習のタイプ

データに最適なアルゴリズムを見つけることがほとんどです。さあ、さまざまなアルゴリズムのカテゴリー、その目的、およびいくつかの応用を探ってみましょう。大まかには、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習の4つのカテゴリーに分類されます。それぞれを詳しく理解しましょう。

1. 教師あり学習

これは、機械学習操作を実行するために最も一般的に使用されるものです。入力データと出力データの間に正確なマッピングが存在するデータに使用されます。例えば、この形を🍎、私たちはこれを「リンゴ」という正確なラベルとして持っています。これらのいくつかをアルゴリズムに示し（コードを通じて）、次回その形を示すとリンゴと予測されます。

ラベル付きの例としてデータを提供すると、その例とそのラベルの間の近似的なパターンをアルゴリズムが見つけることができます。完全にトレーニングされると、新しいデータを生成されたモデルに送信し、予測を行うことができます。

これらの教師ありアルゴリズムは「タスク指向型」と呼ばれます。より多くのデータを提供することで、より正確に学習し、より良い予測をすることができるようになります。

いくつかの応用:1. 顔認識2. 音声認識3. スパム分類など

教師あり学習のタイプ

教師あり学習は大きく2つのカテゴリーに分類できます。1. 回帰2. 分類

回帰

単純に言えば、回帰アルゴリズムは入力変数に基づいて連続変数（整数/浮動小数点数）を予測します。この記事の最初で使用された例は、大人の身長に基づいて父親の身長を予測する教師有り回帰アルゴリズムを取ることができます。予測する身長は連続変数（浮動小数点数）になるためです。

回帰アルゴリズム:

1. 線形回帰
2. 多項式回帰
3. ラッソ回帰
4. リッジ回帰
5. 指数回帰
6. 対数回帰

いくつかの応用

• 前のテスト結果に基づいた学生のスコア予測。
• 部屋のサイズ、地域などに基づいた家の価格予測。

分類

分類アルゴリズムを使用して、カテゴリを予測しますが、連続変数ではありません。例えば、メールがスパムかどうかを指定する場合、予測変数は数値ではなく、単なる「はい」または「いいえ」のカテゴリです。

分類アルゴリズム

1. ロジスティック回帰
2. K-最近傍法
3. 決定木
4. ランダムフォレスト
5. サポートベクトルマシン
6. ナイーブベイズ
7. Ada-Boost
8. XG Boost
9. グラディエントブースティング

いくつかの応用

• 前の電子メールデータに基づいた電子メールスパム検出。
• 猫と犬の識別に関する画像分類。

2. 教師なし機械学習

その名前からわかるように、監督学習の逆と考えることができます。監督学習では入力と出力のラベルがありますが、教師なし学習では入力データはあるものの、データは明示的にラベル付けされていません。これらのアルゴリズムは、データから暗黙のパターンを見つけることによって学習することができます。

例えば、異なる果物をアルゴリズムに示し、形状、サイズ、色に基づいてこれらを異なるグループに分け、新しい果物を表示すると、グループの予測を行います。

教師なし学習アルゴリズムは、密度、構造、類似セグメント、および他の類似特徴に基づいてデータを識別します。

いくつかの応用1. 推薦システム2. 顧客行動分析3. ニュース記事のグルーピングなど

教師なし学習の種類

大まかに言えば、次の5つのカテゴリに分類できます。

1. クラスタリングアルゴリズム
2. 次元削減
3. 異常検出
4. 連想ルール学習
5. オートエンコーダー

これらのカテゴリの目的を理解し、それらのカテゴリに含まれるアルゴリズムを探索しましょう。

クラスタリングアルゴリズム

クラスタリングは、類似したオブジェクトのセットを同じグループにまとめる技術であり、他のグループのオブジェクトとは異なります。先に挙げた果物の分割のようなものです。

クラスタリングのアルゴリズム

1. K-Means
2. DBSCAN
3. 階層クラスタリング
4. 平均シフト

次元削減

次元削減は、複雑な問題を最も重要な要素に焦点を当てて単純化することです。これは、データの特徴（次元）の数を減らす技術であり、その基本的な情報を保持します。この単純化により、データの分析が効率化され、視覚化が容易になります。

次元削減のアルゴリズム

1. 主成分分析（PCA）
2. t分布型スティーホカスティック近傍埋め込み（t-SNE）

異常検出

異常検出は、グループの中で異常なものを見つけることのようなものです。これは、期待されるパターンに一致しない珍しいまたは異常なデータポイントを特定するために使用されるデータ解析の技術であり、基本的には外れ値です。これは、金融取引の詐欺検出から産業システムでの機器の故障の特定まで、さまざまな分野で異常を検出するために有用です。1つのクラスのみにモデルをトレーニングし、このクラス外にあるものは異常とみなされます。

異常検出のアルゴリズム

1. One class K-Means
2. One class SVM
3. 孤立境界

Association Rule Learning

関連ルール学習は、店舗で人々が購入する商品間の興味深い関連性を見つけることのようなものです。これは、データの中に関係やパターン、傾向を特定するのに役立つ機械学習の技術であり、アイテムやイベント間の関連を明らかにします。関連ルール学習は、消費者行動の理解、在庫の最適化、パーソナライズされた推薦の向上に貴重なツールです。

ARのアルゴリズム

1. Apriori
2. FP-Growth（頻出パターン成長）
3. Eclatアルゴリズム

オートエンコーダー

オートエンコーダーは、複雑なデータを受け取り、データをコードに圧縮し、簡略化されたコードから入力データを再生成しようとするタイプのニューラルネットワークです。この圧縮-展開プロセスは、画像、ビデオ、医療スキャンなどの視覚データからノイズを除去し、品質を向上させるために使用できます。

3. 半教師あり学習

半教師あり学習は、その名の通り、ラベル付きとラベルなしのデータセットの両方を使ったトレーニングデータセットです。この方法は、データから関連する特徴を抽出することが困難であり、すべての例にラベルを付けるのが時間がかかる場合に特に有用です！

一般的なトレーニング方法の1つは、ラベル付きデータの比較的小規模なセットから始め、相手と対抗しようとする2つのディープラーニングネットワークである一般的敵対ネットワーク（GAN）を使用することです。

ジェネレータと呼ばれるネットワークの1つは、トレーニングデータを模倣する新しいデータポイントを作成しようとします。もう1つのネットワークであるディスクリミネータは、新しく生成されたデータを取り込み、それがトレーニングデータの一部であるか偽物かを評価します。

ディスクリミネータが偽物とオリジナルをより良く識別する能力を高めるにつれて、ジェネレータは説得力のある偽物を作成する能力を向上させます。

例：CTスキャンやMRIなどの医療画像。

4. 強化学習

これは、エージェントが環境とのやり取りを通じて意思決定を学ぶアプローチです。エージェントは行動を取り、報酬や罰の形でフィードバックを受け取り、長期的な報酬を最大化するために行動を調整します。これは、ロボティクス、ゲームプレイ、自律システムなどでよく使用される、試行錯誤の方法と同様です。

全体的な目標は、最大の最終報酬を獲得するための最適な次の手順を予測することです。将棋のゲームを例に取ると、各動作はそれぞれの手、状態はゲームの現在の状況であり、手順の途中での報酬は相手の駒を取ることができることです。最大の最終報酬はゲームに勝つことです。したがって、すべてを経験を通じて学びます。

結論

機械学習とは何かについての明確さが得られたことを願っています。教師あり学習はラベル付きのデータが与えられる場所であり、教師なし学習は特定のラベルがないデータがアルゴリズムに与えられる場所です。半教師あり学習は半分がラベル付きで、もう半分はラベルがないデータの場合です。強化学習は完全に魔法であり、試行錯誤で全てを学ぶこと、美しいと言わざるを得ません！

これは、これらのアルゴリズムを詳しく学ぶ前に知っておく必要のある基本的な知識です。アルゴリズムを詳しく学ぶことは、データサイエンスにおいて重要です。私自身もこの素晴らしい旅の中にいますが、近日中にこれらのアルゴリズムの直感についての詳細な記事を投稿します。詳細や興味深いデータサイエンスの記事を見逃さないように、是非フォローしてください！

Pandas、Numpy、Matplolib、Seaborn、Plotlyに興味がある場合は、他を探す必要はありません。これらのデータサイエンスの重要なライブラリに関する詳細な記事もあります。以下が選別されたリストです。

RaviTeja G

すべての重要なデータサイエンスライブラリの詳細ガイド

リストを表示する8つのストーリー

#100daysMLDL の発表

18/100日目 — 機械学習入門。

コードとリソースへの直接アクセスのために、私のGitHubリポジトリに移動してください。挑戦へのリポジトリリンクはこちらです。皆さんをこの興奮する旅に招待します！データ愛好家の仲間や機械学習の世界に興味がある人々、みんなに何かがあります。一緒に学び、成長し、お互いを刺激しましょう。読んでくれてありがとう、楽しい学びの時間を過ごし、素晴らしい一日を 🙂

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!