機械学習

機械学習について(初心者向け)

こんにちは。

久しぶりの投稿になりますが、今回は機械学習について初歩的な解説をしていこうと思います。

まず、人工知能・機械学習・深層学習の位置づけを整理しますと、以下の図のようになります。(よく見る図かも、、、)

機械学習概観

第三次人工知能ブームの火付け役となった深層学習は機械学習の一部です。
機械学習と深層学習は別々ではないのです。

では、機械学習にはどのようなものがあるのでしょうか。
次の図を見てください。

そうです。
機械学習には3種類の学習方法があるのです。
順番に見ていきましょう。

①教師あり学習
これはインプットとアウトプットとの対応関係を学習する方法です。
例えば、動物の画像認識について考えてみましょう。
この場合は動物画像(インプット)と犬、猫などのラベル(アウトプット)との対応関係を学習します。

②教師なし学習
これはインプットデータの特徴を学習する方法です。
例えば、インプットデータとして20代の男女の身長と体重を考えてみましょう。
縦軸を身長、横軸を体重としてデータをプロットすると、データは2つのグループに別れるでしょう。
教師なし学習であるクラスタリングという手法を使うと、
データの特徴を学習し、データを2つのグループに分けることができます。

③強化学習
エージェントがゴールに沿った行動をとると報酬を与えることで行動規則を学習する手法です。
例としては自動運転が分かりやすいでしょう。

 

今日はここまでですが、次回は教師あり学習について詳しく見ていこうと思います。