今回は、人工知能における機械学習についてお話したいと思います！
近年では、機械学習を利用した様々なアプリケーションやサービスが台頭してきています。
これからの時代では、ITリテラシーが低い状態で多くの情報と向き合うことは困難になっています。
そのため、本記事では機械学習がどのようなものなのか、簡潔にまとめておきました。
機械学習とは
機械学習とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行なっている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。
Wikipediaから引用
なんとなく内容の意味がわかりますが、あまりイメージが湧かないかも知れません。端的にいうと、「データから反復的に学習し、それらに潜んでいる特徴を見つけ出すこと」です。
機械学習で利用される技術や手法
一言で機械学習といっても、種類がいくつか存在します。
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
主に３つの機械学習モデルが存在しています。
一つずつ解説していきます。
「教師あり学習」
機械学習は、人間の学習方法と同じく、教師から教わるといった学習方法を取り入れています。この学習方法を「教師あり学習」と言います。私たち自身も学校で先生から勉強を教わります。
つまり、教師あり学習という概念は機械学習に関わらず、我々にも適用されているものです。機械においても適用されているということです。教師あり学習とは、あらかじめ用意したデータとその特徴を紐づけておき、新しいデータがどこに分類されるかの予測手法のことです。
この教師あり学習は一般的にですが、「過去のデータから将来引き起こされる事象を予測する」ために利用されます。過去のデータから特徴の基準（モデル）を学習することで、それらを新しいデータに適用して、判別を行います。
この教師あり学習の応用例として、画像認識、音声認識、翻訳などがあります。
「教師なし学習」
教師なし学習というのは、与えられたデータから規則性を発見して機械学習する手法となります。教師あり学習の場合ですが、あらかじめ正解を機械が取り込むデータとして与えられています。教師なし学習は、その答えを導き出すことを目的としています。
つまり、教師なし学習の特徴は、正解・不正解が存在していないということです。データの可視化やデータの生成モデルの学習などに利用されています。
「強化学習」
強化学習は、上記で記述した教師あり学習に類似しています。ただ、大きな違いとして、教師あり学習には答えが明確に与えられる一方で、強化学習では与えられていないということです。
この強化学習では、「結果」と「評価」が重要となります。
つまり、どのような「結果」となれば、最大の「評価」となるかということを学習していきます。学習する際に、あるデータにおいて次に何をするかという「結果」の選択肢の中から、明確な答えをあらかじめ与えることが困難な問題に利用されます。
このプロセスを繰り返すことで、「評価」が高い結果、「評価」が低い結果に分類され、場面ごとに最も評価の高い結果を取るようになります。一時期話題となった囲碁のAI「アルファ碁」、将棋のAI「ポナンザ」などに利用されています。
機械学習は、様々な可能性が秘められているとても重要な技術です。今後も、機械学習には注目がされ続けることとなり、私たちの生活をよりよくしてくれるだろうと思います。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
機械学習といっても、様々な種類とそれらを利用するための考え方・技法が存在します。
また、機械学習モデルの特徴によって最適な利用方法が変化することを理解していただけたら幸いです。
本ブログでもメインテーマとして扱っているプログラミング言語Pythonがありますが、こちらのプログラミング言語を利用することで比較的簡単に機械学習モデルを利用したプログラムを作成することができます。
別記事でも機械学習モデルを作成し、データ分析を行っている記事もありますので、よければ一読していただけると幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました。
