「機械学習の解明：人気のあるMLライブラリとツール」

Machine Learning Demystified Popular ML Libraries and Tools

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シニアデータサイエンティストとして、私はしばしば機械学習（ML）について学びたいと熱心なデータサイエンティスト志望者に出会います。これは初めてでは難しそうな魅力的な分野ですが、適切なマインドセットとリソースを持てば、誰でもそれをマスターすることができます。この包括的なガイドでは、機械学習を解説し、初心者にわかりやすいコンセプトに分解します。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、明示的なプログラミングなしでコンピュータが学習し、意思決定や予測を行うことを可能にする人工知能（AI）の一部門です。データをアルゴリズムに与え、それがパターンを一般化し、見えないデータについての推論を行います。 

• Google AIは、Symbol Tuningを導入しました：入力-ラベルのマッピングを強調することで、コンテキスト内の学習を改善できるシンプルなファインチューニング方法
• 「RNNにおける誤差逆伝播法と勾配消失問題（パート2）」
• 「このAI論文は、ChatGPTにペルソナを割り当てると、毒性が最大6倍に増加することを示しています」

機械学習には主に3つのタイプがあります：教師あり学習、教師なし学習、強化学習。

 

1. 教師あり学習

教師あり学習では、アルゴリズムは入出力の対を含むラベル付きのデータセットでトレーニングされます。目標は、入力と対応する出力の間のマッピングを学習することです。一般的な教師あり学習のタスクには、分類（例：スパム対非スパムの電子メール）や回帰（例：家の価格予測）などがあります。

1. 教師なし学習

教師なし学習では、アルゴリズムはラベルのないデータセットを与えられ、データ内の隠れたパターンや構造を発見しようとします。典型的な教師なし学習のタスクには、クラスタリング（例：顧客の行動に基づいたグルーピング）や次元削減（例：データセットの特徴量を減らして効率を向上させる）などがあります。

1. 強化学習

強化学習のアルゴリズムは、環境との相互作用および報酬やペナルティの形でのフィードバックを受けながら学習します。目標は、時間の経過に伴う累積報酬を最大化するポリシーを学習することです。強化学習は、ロボット工学、ゲームプレイ、および推薦システムなどで一般的に使用されます。

 

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MLプロセス

機械学習プロセスは通常、次のステップで構成されます：

1. データ収集

関連するデータを収集することは、機械学習プロセスの最初のステップです。データはデータベース、API、ウェブスクレイピング、センサーなどさまざまなソースから収集することができます。トレーニングに使用するデータの品質は、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスに大きく依存するため、高品質のデータを取得することが重要です。

1. データ前処理

データ前処理は、生データを機械学習アルゴリズムに適した形式にクリーニングおよび変換する作業です。このステップには、欠損値の処理、外れ値の検出、特徴のスケーリング、カテゴリ変数のエンコーディング、特徴エンジニアリングなどが含まれる場合があります。

1. モデル選択

課題に適したアルゴリズムを選択することは重要です。さまざまな機械学習アルゴリズムがあり、それぞれに長所と短所があります。モデルを選択する際に考慮すべき要素には、問題の種類、データセットのサイズと性質、および望ましいモデルの複雑さが含まれます。

1. モデルトレーニング

モデルトレーニングでは、前処理されたデータを選択したアルゴリズムに供給し、データからパターンを学習します。教師あり学習では、モデルは予測と実際の出力の差を最小化するために内部パラメータを調整します。

1. モデル評価

未知のデータでモデルのパフォーマンスを評価することは、新しい例に対してうまく一般化することを確認するために重要です。一般的な評価指標には、正確度、精度、再現率、F1スコア、および平均二乗誤差（MSE）など、問題の種類に応じて異なります。

1. モデル展開

満足のいくモデルがトレーニングおよび評価されたら、新しいデータに対してリアルタイムの予測を行うために本番環境に展開することができます。

人気のある機械学習ライブラリとツール

機械学習プロセスを簡素化するために利用できる多くのツールとライブラリがあります。一部の人気のあるMLライブラリには次のものがあります：

Scikit-learn

Scikit-learnは、データ前処理、モデル選択、トレーニング、評価に対してシンプルで効率的なツールを提供するPythonで広く使用される機械学習ライブラリです。さまざまな教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムをサポートしており、モデル選択やハイパーパラメータの調整にも利用できます。

TensorFlow

TensorFlowは、数値計算と大規模な機械学習のためにGoogleが開発したオープンソースのライブラリです。特に、多層のニューラルネットワークに焦点を当てた機械学習のサブフィールドであるディープラーニングで人気があります。

Keras

Kerasは、Pythonで書かれた高レベルのニューラルネットワークAPIであり、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、またはTheanoの上で実行することができます。ディープラーニングモデルの迅速な実験を可能にする設計であり、使いやすいインターフェースで初心者にも理想的です。

PyTorch

PyTorchは、Facebookが開発したオープンソースのディープラーニングライブラリであり、動的な計算グラフを可能にすることで、TensorFlowよりも柔軟でデバッグが容易です。シンプルさ、パフォーマンス、使いやすさにより人気があります。

SAS Viya

SAS Viyaは、データ管理、高度な分析、予測モデリングのための包括的なソフトウェアスイートです。金融、医療、小売業などさまざまな業界で使用されている最も古く、広く使われている統計ソフトウェアパッケージの1つです。SASは、機械学習アルゴリズムやデータ前処理技術の広範なライブラリ、および初心者から経験豊富なデータサイエンティストまで使いやすいインターフェースを提供しています。他のライブラリとは異なり、SASはオープンソースではありませんが、安定性、サポート、拡張性を重視する組織で人気の選択肢となっています。

ボーナス：データサイエンティストを目指す人へのヒント

機械学習の初心者として、以下のヒントを念頭に置いておくことが重要です：

基礎をマスターする

統計学、線形代数、微積分、プログラミング（できればPython）の基本的な概念を学ぶことから始めましょう。この基礎を身につけることで、機械学習アルゴリズムの理解と実装をより効果的に行うことができます。

実践で学ぶ

学んだ知識を実際のプロジェクトに適用してみましょう。Kaggleのようなオンラインのコンテストに参加したり、個人のプロジェクトに取り組んだりして実践的な経験を積みましょう。

好奇心を持ち、学び続ける

機械学習は絶えず進化している分野です。最新の研究論文を読み、学会に参加し、分野の専門家に従って最新の動向を把握しましょう。

ネットワークを築き、協力する

オンラインのフォーラム、ミートアップ、ソーシャルメディアを通じて、他のデータサイエンティスト志望者や経験豊富なデータサイエンティストとつながりましょう。協力することで新たな洞察と機会を得ることができます。

忍耐力と毅然さを持つ

機械学習のマスタリングには時間と献身が必要です。途中での課題や挫折に備えて準備をしましょう。自分自身を追い込み続け、すべての失敗を学びと成長の機会と捉えましょう。

機械学習はさまざまな産業を革新する可能性を秘めた、エキサイティングで急速に進化している分野です。基礎を理解し、実践的な経験を積み、人気のある機械学習ライブラリを使い、好奇心を持ち続けることで、データサイエンティスト志望者は複雑な現実世界の問題を解決するために機械学習の力を引き出すことができます。

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Iain Brown氏の記事、SASのデータサイエンス部門長 | LinkedIn

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