機械学習におけるバッチ学習とは？ミニバッチ学習・オンライン学習との違いについてわかりやすく解説
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皆さんはバッチ学習をご存じですか？バッチ学習は、用意したすべてのデータを活用して学習を行っていくやり方です。バッチ学習を行うメリットやデメリットにはどのようなものがあるのか、気になる方も多いのではないでしょうか。
本記事ではバッチ学習にスポットを当て、バッチ学習の概要やメリット・デメリットなどを解説します。
バッチ学習とは何か
バッチ学習ではどのようなことを行うのか、まずは基本的な情報をご紹介します。
バッチ学習の概要
バッチ学習は対象となるデータすべてをまとめて処理していくやり方です。バッチ学習は別名一括学習とも呼ばれており、その名の通り、データを一括して学習を行っていくことができます。
バッチ学習という名がついていますが、このバッチ学習が機械学習における一般的な姿であり、普通に機械学習を行うことを指すケースもあります。
バッチ学習で登場するバッチサイズとは
バッチ学習やこの後ご紹介するオンライン学習などを分けるのに用いられるのがバッチサイズです。そもそもバッチとはグループを指し、バッチサイズはグループの数を意味します。例えば1万のデータセットがあった場合、10のグループに小分けしていくとすると、この10のグループが10バッチと表現でき、1バッチの中に1000のバッチサイズがある形になります。
このバッチサイズが小さいとスピーディに解析が行える一方で精度が低く、バッチサイズが大きいと時間こそかかるものの精度が高いものになります。小さければ小さいほど、大きければ大きいほどそれぞれいいわけではなく、うまくバランスを見つけて学習を重ねていくことが大事です。
バッチ学習を行う手順
バッチ学習を行うには最初にデータセットを準備し、データの前処理を行っていきます。そして、実際に用いる機械学習のモデルを選びますが、この時に使うモデルは取り扱うタスクに対応しているものが理想的です。
そして、損失関数と呼ばれる、モデルが算出予測と実際の数値の誤差を最小化させるための関数を選択した上でアルゴリズムを選択してトレーニングを行います。トレーニングは何回か行い、損失の計算を行いながら行進を重ねていき、最終的な評価を見て適応できると判断されれば実際に用いられます。
バッチ学習の手順は機械学習を行う手順でもあり、極めてオーソドックスで、機械学習をこれから始める人は必ず覚えておくべき手順と言えます。
バッチ学習を行うメリット
バッチ学習の概要などをご紹介してきましたが、ここからはバッチ学習を行うメリットについて解説していきます。
ノイズに強い
機械学習で問題視されるのはノイズの問題です。ノイズがあることで正確な解析につながらず、解像度の低い結果をもたらしてしまう場合があります。そのため、データ量を少なくして解析を行う際に思ったような結果につながらないことがあるのです。
その点、バッチ学習は全てのデータを用いるため、ノイズが生じにくいのが特徴です。ノイズは傾向から外れた異常値なので、たくさんデータがあればごくごく一部の異常値としてノイズを扱えます。その分、正しい解析につなげられるのです。
更新しても安定している
機械学習では常にモデルの更新を行い、パラメータを最新のものにしていきます。バッチ学習では常にたくさんのデータで学習を行うため、更新しても極端な違いがもたらされることが考えにくく、安定した結果がもたらされやすいのが特徴的です。
少ないデータ量だとちょっとした変化で異なる結果が出やすくなりますが、バッチ学習ではそのような結果になりにくいのが特徴であり、メリットと言えます。
効率的に運用できる
バッチ学習は1度に処理を行う分、処理がしやすく効率よく計算を行うことができます。効率よく計算が行えることで運用もしやすいことから、小分けにして計算をしていくよりもこの方が手っ取り早いと言えます。
バッチ学習を行うデメリット
次にご紹介するのはバッチ学習を行うデメリットについてです。
更新作業が大変
バッチ学習ではすべてのデータを用いて処理を行ってモデルを作り上げていきます。しかし、人間の行動を含め、刻一刻と変化しており、変化に対応するためにもモデルの更新は不可欠です。そんな中、バッチ学習でモデルを作っていた場合には改めて学習データを確保して行う必要があります。
大量の学習データでバッチ学習をしていた場合には改めて大量のデータを用意しなければならないため、手間がかかるのがデメリットになります。その方がいい結果を生み出す必要があるものの、手間暇を考えると、状況によっては得策とは言い難いケースもあるでしょう。
様々なコストがかかる
大量のデータを1度に活用するバッチ学習において、とにかくコストがかかるのが難点です。大量のデータをゼロから活用していくため、その分、時間もかかりますし、計算に用いるメモリ量も大きくなります。
メモリ量が大きくなれば、それを処理するコストもかかってくるため、何かと大掛かりになるでしょう。その分、解像度の高い結果がもたらされるので、コストとして受け入れることも可能ですが、少しでもコストを抑えたい場合には注意が必要です。
多すぎても平均化されやすい
大量のデータを用いることでそれぞれのデータの特徴が平均化されてしまう可能性があります。本来強調すべき特徴が大量のデータによって平均化されると、せっかく多く集めたのに解像度が限界まで上がらないような状態も出てくるのです。
そのため、この後ご紹介するミニバッチ学習などでデータを小分けにする形で学習を行った方がいい場合があります。バッチサイズにもいい塩梅が存在するため、それを見つけることが大切です。
バッチ学習とミニバッチ学習・オンライン学習との違い
バッチ学習のほかに、ミニバッチ学習やオンライン学習などがあります。それぞれの違いについてまとめました。
バッチ学習とミニバッチ学習の違い
ミニバッチ学習は小分けにしながら学習を行っていくやり方です。例えば、バッチサイズが数万にもなれば、データ1つ1つの特徴がうまく働かないケースがあります。そのため、2の乗数の範囲、例えば1024や2048という数値で分けていくことで効率よく計算が行えます。
バッチ学習とオンライン学習の違い
オンライン学習は逐次学習とも呼ばれ、その都度データを入れていき、段々と学習を行っていくやり方です。ビッグデータのようにあまりにも膨大なデータではバッチ学習に手を出せばとんでもないことになります。そこでオンライン学習を行い、少しずつ学習を行わせていくことで精度を高められます。
バッチ学習ではモデルの更新のために再びデータをかき集めてゼロから行わなければなりませんが、オンライン学習であれば追加分のデータでモデルの更新ができるため、バッチ学習とは大きな違いがみられます。
状況次第で使い分けるのがベスト
バッチ学習やミニバッチ学習、オンライン学習とそれぞれ微妙に手法が異なりますが、どれが一番優れていて、劣っていると分けられるものではありません。いわば状況次第でベストになる手法は変わります。
例えば、ビッグデータをバッチ学習で処理していけば、相当なコストがかかりますが、オンライン学習をコツコツと重ねていく方がいい場合もあります。一方、コストの問題が克服できればバッチ学習でもいいでしょう。そのため、状況によって使い分けていき、ベストを模索していく方がいいでしょう。
バッチ学習を応用できる分野
ここからはバッチ学習を応用できる分野についてご紹介していきます。
画像認識
バッチ学習のメリットを活かしながら行える分野に画像認識があります。画像認識では様々な技術が登場していますが、確実に画像の認識を行っていくベースを作るのにバッチ学習は最適です。しっかりと認識能力を高めてからそれぞれ異なる方法でカスタマイズを重ねていくことになります。
また顔認識のようにセキュリティで用いる場合には多くの顔データを活用して認識技術を高めるのにバッチ学習が重宝します。他にも品質管理など大量のデータが存在するケースにおいてはバッチ学習がぴったりで、無理に別の手法で行うよりもバッチ学習やミニバッチ学習のような形で行うのが理想的です。
また医療診断でもバッチ学習は用いられています。たくさんの画像やデータがあり、それらをシステムに組み込んでいくことで上手く活用することができます。このように画像認識の分野全般でバッチ学習は重宝されていると言えるでしょう。
自然言語処理
自然言語処理の分野でもバッチ学習は行われています。大量のテキストを活用し、トレーニングを重ねていき、文章精製や機械翻訳などのタスクをこなせるようにしていきます。
自然言語処理は機械学習なしに発展するのは非常に困難で、大量のテキストデータを処理していくプロセスも年々進化を遂げています。最初はバッチ学習から始め、オンライン学習やスパース正則化なども登場し、自然言語処理に対する機械学習の技術は高まっている状況です。
まとめ
バッチ学習は機械学習の進化に欠かすことができないものであり、機械学習の原点といっても過言ではありません。いわば基本中の基本といってもおかしくないでしょう。もちろんバッチ学習にもメリットやデメリットがありますが、それらを理解するうえで適切な学習手法で取り組んでいくことが可能です。
機械学習は様々な分野で用いられ、画像、自然言語、金融など様々な場面で用いられています。バッチ学習が持つ安定的な精度が多くのところで役に立っていることは間違いありません。これから機械学習を学ぶ人は真っ先に覚えておきたい手法と言えます。
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