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機械学習モデルとは!?基礎知識・重要性を詳しく解説!

 2020.09.04  ラクまるブログ編集部

機械学習モデルは、AIや人工知能、ディープラーニングといった最新テクノロジーと深い関わりを持ちます。人間は目にしたものや記憶したものから「それはAである」と認識しますが、コンピューターはそのように感覚的に認識することはできません。あらゆるデータから「それ=A」であることを導くには、データを抽出し、解析するための頭脳が必要になります。そこで重要とされるのが、機械学習モデルです。ここでは、機械学習モデルの基礎知識や、その重要性について詳しく解説します。

機械学習モデルとは

そもそも「機械学習モデル」とは何でしょうか。「機械学習モデル」とは、データ解析を行う方法の一つで、人間が自然に行っている“経験を通して学習する”ということを、コンピューターで実現することができます。

機械学習モデルには、「入力→モデル→出力」というプロセスがあります。コンピューターが受け取った入力データからインサイトを抽出し、モデルが具体的な評価・判定を行い、出力するというものです。

例えば、人が話している音声を自動で文字起こしする場合、入力データである音声をモデルが受け取り、音声認識によって統計的・確率的なパターンに照らし合わせて解析します。解析結果を出力することで、音声を自動的に文字起こしすることができます。その結果、Siriをはじめとした音声認識アシスタントが生まれ、近年では多くの人に利用されるようになりました。

機械学習モデルは、機械学習・AIの中心的役割を担う頭脳的存在と言えるでしょう。

機械学習モデルが重要な理由

機械学習モデルは、データ分析の基礎となるものです。機械学習モデルがなければ、コンピューターは単純な計算しかできず、データに合った柔軟な結果を導くことはできません。また、機械学習では履歴データから関係性を見出し、インサイトを得て情報を処理するため、データ量に応じてより精密な出力ができます。最新のニーズに合わせて対応していかなければならない現代では、機械学習モデルは欠かせない存在なのです。

人間が経験をもとに学習するのと同様に、コンピューターが何度も同じデータを解析し、統計的なデータを習得することで、「概念」を理解するようになります。しかし、機械学習モデルを構築するためには、膨大なサンプルデータが必要です。サンプルデータの取得量が、機械学習モデルの精度の鍵と言えます。

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機械学習で使用される代表的なアルゴリズム

機械学習モデルで使用されるアルゴリズムはいくつかありますが、代表的なアルゴリズムは「教師あり」「教師なし」「強化学習」の 3 つです。それぞれのアルゴリズムについて詳しく解説します。

教師あり

「教師あり」とは、学習データに対して正解ラベルを付けて学習する方法です。正解をもとに教師が生徒に指導するような仕組みであることから、「教師あり」と呼ばれています。

「教師あり」は、機能学習モデルが情報を理解するスピードが速く簡単なので、現在は機能学習モデルを使用する際「教師あり」が用いられることが多いです。

例えば、学習データとなる手書き画像にAからZまでのアルファベットが書かれているとします。これに対して、人間がAからZまでの正解ラベルを付けておきます。すると、機械学習モデルは学習データから予測し、正解ラベルと照らし合わせることで、画像にどのアルファベットが書かれているかを正しく認識できるようになります。

「教師あり」は、さらに「回帰」と「分類」の2つに分けられます。「回帰」とは、連続する数値を予測するもので、お金や重さなどを算出することができます。一方「分類」とは、データがどのクラスに属するかを予測するもので、販売商品が“売れる見込みがある”または“売れる見込みがない”など、二択で分類することができます。

「教師あり」に分類されるアルゴリズムには、「ニューラルネットワーク」「線形回帰」「ロジスティック回帰」などがあります。

教師なし

「教師なし」とは、学習データにラベルを付けずに学習する方法で、結果に関するデータがない場合に効果的な手法と言われています。この学習方法では、正解を持つ先生的存在がいないため、「教師なし」と呼ばれています。

「教師あり」では学習データと正解ラベルを照らし合わせてデータ収集を行いますが、「教師なし」では正解データがないため、入力データから基本的な構造や分布を抽出することで、データに対する理解を深めることになります。

例えば、正解ラベルのない画像データが複数ある場合、画像データに含まれる類似性や規則性を見出し、それをもとに分類します。いくつものデータを抽出・解析しながら、自ら正解を導き出していくため、「教師あり」に比べて理解するスピードが遅い学習方法ですが、人間では見つけられなかったルールや、データに隠れた重要な構造を見つけ出すことができます。これが、「教師なし」の大きな特徴です。

「教師なし」に分類されるアルゴリズムには、「クラスタリング」「アソシエーション分析」「GAN(敵対的生成ネットワーク)」「主成分分析」などがあります。中でも、データ内に存在するグループ分けを見つけ出す「クラスタリング」と、データの大部分を形成する規則を見つけ出す「アソシエーション分析」の使用頻度は高いと言われています。

強化学習

「強化学習」とは、正解を与える代わりに、与えられた条件下で価値を最大化させるための行動を学習させる手法です。正解ラベルを用いるため「教師あり」と似ている点もありますが、出力された正解をそのまま学習するのではなく、機能学習モデル自身があらゆるデータをもとに試行錯誤し、より最適な答えを導き出します。

例えば株の売買において、持ち株をすべて売却すれば一定の利益が得られることがわかっていたとしても、売却するタイミングによってはより多くの利益を出すことができるかもしれません。この場合、単に売るのではなく、価値を最大化するためにタイミングを見極めることが大切です。このように価値を高めるための方法を考え、導き出すのが「強化学習」の特徴です。

価値を最大化する行動を導くためには、正解ラベルに基づいた学習データと、結果データのないものを回帰・分類するデータが必要です。つまり「強化学習」は、「教師あり」「教師なし」のどちらの要素も含んでいる学習方法ということになります。

「強化学習」の一例としては、囲碁や将棋といったゲームのAIや、ロボットの歩行制御などが挙げられます。

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まとめ

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