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人工知能を学習した2 機械学習


  • 機械学習(Machine Learning)
     - 教師あり学習(Supervised Learning)
      - 回帰分析(Regression)
      - 分類(Classification)
     - 教師なし学習(Unsupervised Learning)
      - クラスタリング(Clustering)
      - 次元削減(Dimensionality Reduction)
     - 強化学習(Reinforcement Learning)
      - モデルベース強化学習(Model-Based RL)
      - モデルフリー強化学習(Model-Free RL)
       - 価値ベース法(Value-Based Methods)
       - 方策ベース法(Policy-Based Methods)
       - Actor-Critic法(Actor-Critic Methods)


機械学習


機械学習(Machine Learning)は、データから自動的に学習し、予測や判断を行うAI技術の一つ。

人間がすべてのルールを定義するのではなく、アルゴリズムがデータに基づいてパターンやルールを学習します。

様々な分野でのAIの基盤技術として使われ、分類、予測、異常検知、推奨システムなど多岐にわたる応用が可能です。

機械学習の3つの主要手法

  1. 教師あり学習(Supervised Learning)

    • ラベル付きデータを使い、入力と出力の関係を学習します。

    • 応用例:住宅価格の予測、病気の診断

  2. 教師なし学習(Unsupervised Learning)

    • ラベルのないデータからパターンや構造を見つけます。

    • 応用例:顧客セグメンテーション、異常検知

  3. 強化学習(Reinforcement Learning)

    • エージェントが環境から報酬を得ながら最適な行動を学習します。

    • 応用例:ゲームAI、自動運転、ロボティクス

メリット

  • データに基づいて予測や分類を行うことで、効率的な意思決定が可能。

  • 多くの分野での応用が期待されている(医療、金融、製造業など)。

課題

  • 大量のデータが必要。

  • **モデルの過学習(Overfitting)**のリスク。

  • 学習にかかる計算コストが高い。



1.教師あり学習(Supervised Learning)

概要

  • 特徴:ラベル付きデータを使用し、入力と出力の関係を学習します。

  • 目標:既知のデータからパターンを学習し、未知のデータに対して正確な予測や分類を行います。

  • データ:各入力データに対して、正解ラベル(ターゲット値)が存在します。


1.1 回帰分析(Regression)

概要

  • 目的:連続値を予測します(例:価格、温度など)。

  • アルゴリズム例

    • 線形回帰(Linear Regression)

    • リッジ回帰(Ridge Regression)

    • ロジスティック回帰(Logistic Regression)(分類問題にも使用)

実装例

  • 住宅価格の予測:不動産のエリアや広さなどの特徴から価格を予測する。

  • 金融予測:株価や経済指標の将来値を予測する。


1.2 分類(Classification)

概要

  • 目的:入力データを特定のクラスに分類します(例:スパムメール vs 通常メール)。

  • アルゴリズム例

    • サポートベクターマシン(SVM)

    • k近傍法(k-Nearest Neighbors, k-NN)

    • 決定木(Decision Tree)ランダムフォレスト(Random Forest)

実装例

  • メールのスパムフィルタリング:受信したメールがスパムかどうかを分類。

  • 病気の診断:患者の検査結果から、病気の有無を分類。




2. 教師なし学習(Unsupervised Learning)

概要

  • 特徴:ラベルのないデータから、隠れた構造やパターンを学習します。

  • 目標:データのグループ化や特徴の抽出を行います。


2.1 クラスタリング(Clustering)

概要

  • 目的:似たデータを自動的にグループ化します。

  • アルゴリズム例

    • k-meansクラスタリング

    • DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering)

実装例

  • 顧客のセグメンテーション:顧客を購入パターンで分類。

  • 異常検知:異常な振る舞いをするデータ(例:ネットワークの不正アクセス)を検出。


2.2 次元削減(Dimensionality Reduction)

概要

  • 目的:高次元データを低次元に圧縮し、データの可視化や計算の効率化を図ります。

  • アルゴリズム例

    • 主成分分析(PCA)

    • t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

実装例

  • 画像圧縮:大量のピクセル情報を圧縮して重要な特徴だけを保持。

  • データ可視化:高次元データを2次元または3次元に縮小してプロット。




3. 強化学習(Reinforcement Learning)

概要

  • 特徴:エージェントが環境との相互作用を通じて、最適な行動を学習します。

  • 目標:長期的な報酬の最大化を目指して学習を行います。


3.1 モデルベース強化学習(Model-Based RL)

概要

  • 特徴:環境のモデルを構築し、未来の行動を予測して計画します。

  • 応用例

    • ロボット制御:物理モデルを用いて最適な動作を計算。

    • 自動運転:未来の車両の動きを予測し、制御する。


3.2 モデルフリー強化学習(Model-Free RL)

概要

  • 特徴:環境のモデルを使わず、経験から直接学習します。


3.2.1 価値ベース法(Value-Based Methods)

  • 目的:各状態や行動に対する**価値(Q値)**を学習し、価値の最大化を目指します。

  • 代表アルゴリズム

    • Q学習(Q-Learning)

    • SARSA


3.2.2 方策ベース法(Policy-Based Methods)

  • 目的:直接、最適な**方策(Policy)**を学習します。

  • 代表アルゴリズム

    • REINFORCE

    • 方策勾配法(Policy Gradient Methods)


3.2.3 Actor-Critic法(Actor-Critic Methods)

  • 概要方策価値関数を組み合わせて学習します。

  • 代表アルゴリズム

    • A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)

    • PPO(Proximal Policy Optimization)

実装例

  • ゲームAI:囲碁やチェスなどのゲームの最適な戦略を学習。

  • 産業ロボット:動的環境での柔軟な操作。




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