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
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
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
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:方策と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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