本記事で解決できる課題
- 機械学習の主要手法について理解したい
- 自分に合った学習手法を見つけたい
- 初学者でも分かりやすく、実務にどう活用するかを知りたい
教師あり学習とは？
教師あり学習は、正解ラベルが付与されたデータを使ってモデルを訓練する手法です。訓練後、このモデルは新たなデータに基づいて予測や分類を行います。多くの実務で活用される方法です。
長所
- 高い精度：正解ラベルがあるため、タスクに対して高い精度を実現できます。
- 評価基準が明確：モデルのパフォーマンスは評価がしやすいです。
- カスタマイズしやすい：特定の課題に適したモデルを設計しやすいです。
短所
- ラベル付けコスト：大量のデータにラベルを付ける手間がかかります。
- 過学習のリスク：訓練データに過度に適応すると、一般化能力が落ちます。
主要な手法とその概要
1. 線形回帰（Linear Regression）
目的：数値データの予測
- 概要：入力特徴量と出力との関係を直線でモデル化します。家の面積と価格など、線形な関係を扱います。
2. ロジスティック回帰（Logistic Regression）
目的：二値分類
- 概要：入力特徴量に基づいて、ある事象が発生する確率を予測します。例えば、メールがスパムかどうかを判定する場面で使われます。
3. 決定木（Decision Tree）
目的：分類や回帰
- 概要：データを階層的に分割して予測を行います。特徴を使って、最適な分岐点を決定します。
4. サポートベクターマシン（SVM）
目的：分類
- 概要：データポイントを最適な境界で分類します。非線形の問題にはカーネル技法を使って対応します。
5. ニューラルネットワーク（Neural Network）
目的：複雑なパターンの学習
- 概要：多層のノード（ニューロン）を用いて、データ間の関係を学習します。画像認識や音声認識などで高い性能を発揮します。
教師なし学習とは？
教師なし学習は、正解ラベルがないデータからモデルがパターンや構造を自動的に学習する手法です。目標が明確に定義されていない場合や、データから隠れたパターンを発見したい場合に適しています。
長所
- ラベル不要：ラベル付けの手間がかかりません。
- データの深い洞察：データ間の隠れた関連性を発見できます。
短所
- 評価が難しい：正解が存在しないため、モデルの評価や結果の解釈が難しいです。
主要な手法とその概要
1. クラスタリング（Clustering）
目的：データのグループ化
- 代表的手法：
- k-means：データをk個のクラスタに分ける
- 階層クラスタリング：データを階層的に分類し、ツリー状に表示
- DBSCAN：密度に基づくクラスタリングを行う
2. 次元削減（Dimensionality Reduction）
目的：データの次元を減らし、重要な情報を保持
- 代表的手法：
- PCA：データの分散を最大化する方法で次元削減
- t-SNE：高次元データを低次元に圧縮し、視覚的に理解しやすくする
3. アソシエーションルール学習（Association Rule Learning）
目的：項目間の関連性の発見
- 代表的手法：
- Apriori：頻繁に共起するアイテムセットを見つける
4. 異常検出（Anomaly Detection）
目的：異常値や外れ値を発見
- 代表的手法：
- 孤立森林：異常値を効果的に検出するための手法
まとめ
本記事では、教師あり学習と教師なし学習の基本的な手法を解説しました。これらの手法を理解することで、機械学習を実務でどのように活用できるかを具体的にイメージできるようになります。また、これから学習を始めたい方にとって、どの手法から学ぶべきかの指針となるでしょう。
コメント