機械学習の種類をわかりやすく徹底解説！手法を選ぶポイントや活用事例、仕組みについても解説
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皆さんは機械学習には種類があることをご存じでしたか？同じように見える機械学習ですが、実はいくつかの種類があり、状況に応じて手法を選んでいくことになります。
本記事では機械学習の種類についてできるだけわかりやすく解説するとともに、それぞれの手法の違いなどを解説していきます。
そもそも機械学習とは何か
機械学習とはどういうものか、まずは簡単な歴史をご紹介します。
機械学習の歴史
そもそも機械学習は「Machine Learning」と呼ばれ、AIの中の一部分となっています。AIを支える技術の1つです。AIの歴史は1950年ごろに提唱され、機械学習も1960年代に提唱されるなど、その歴史はとても古いものです。
この間AIは3回のブームが巻き起こり、1回目と2回目で大きな壁に当たり、失速します。このブームの間に研究がすすめられ、3回目のブームが起きた2006年以降は現状ではブームが終わることなく続いている状況です。
機械学習とAIの違い
元々AIは1950年には既に提唱されており、その歴史は深いものです。多くの研究者が人工知能の研究を行っていますが、現状ではまだ結論に至っていない部分も多く見られます。そもそも人工知能とはどういう定義かという時点で、研究者の認識がバラバラなのも背景にあります。
人工知能は知能を人工的に再現するものに対し、機械学習はたくさんあるデータの中から規則性を見つけた上で予測を行うものです。人間に置き換える場合、たくさんの失敗や経験、学習を行う中で熟練の技を手に入れていく過程が機械学習と言えます。
この後ご紹介する機械学習の種類は、師匠を作って技を覚えていく、師匠を作らずに技を覚えていく、熟練の技をゴールとして自由にやらせていくといった違いがあります。最終的に熟練の技を習得する点では同じですが、あとはそこまでの道筋の違いです。
機械学習の種類
ここからは機械学習の主な種類について解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、正解データなどをつけて学習を進める手法です。人間に例えると、師匠を付けた上で技を磨いていくような形で学習する方法となります。最初に質の高いデータを用意し、そのデータの中で学習を行うことで制度を高められるのが特徴です。
教師あり学習では分類と回帰の2つがあり、この2つの方法を使い、学習を重ねていきます。この分類と回帰も細分化することができ、機械学習の仕組みの多くは教師あり学習に集約されていると言っても過言ではありません。
教師なし学習
教師なし学習は正解データをつけずに学習を行う方法です。人間に例える場合、師匠を付けずに技を磨いていくやり方です。例えば、熟練の技を繰り出す人たちの映像を見て、その法則や傾向をチェックして学習し、何度も繰り返し実践して技を磨くようなイメージとなります。
教師なし学習ではクラスタリングを中心に行われ、グループごとに仕分けを行いながら学習を重ねていきます。人間ではわからなかったことを見分けられるようになるため、予備知識がない中でも作り出せるのが特徴的です。
強化学習
強化学習は1点でも多く結果を出せるように指示を出すだけで、後は自由に学習をやらせる手法です。技の習得をミッションとして課し、どのようなやり方で習得してもよしとするようなやり方と言えます。
結果だけを評価するだけなので最初のうちは同じようなことを繰り返すのみです。その中でイレギュラーな方法でたまたま結果が出たら、その方法から模索していき、最終的に好成績を残していくような流れになります。
機械学習の種類を分ける仕組み
ここからは機械学習の種類につながっていく仕組みについて詳しく解説します。
回帰
教師あり学習の代表的な仕組みになっているのが「回帰」です。回帰は具体的な数値の予測に用いられる仕組みで、気温や個数などの関係性を見極めていく手法となります。回帰の中でも線形回帰が最もシンプルとされています。
また線形回帰のデメリットである過学習を改善した「正則化」によって過学習を防ぎ、線形回帰のシンプルさがもたらす分析力のみを高めていくことが可能です。
分類
分類も教師あり学習の代表的な仕組みですが、こちらは〇か×かなど、どのようなグループに仕分けができるかを示す予測です。分かりやすい例では迷惑メールかどうかの仕分けが代表的です。
分類に該当する仕組みは多数存在し、回帰にも使用できる「サポートベクターマシーン」や「決定木」、決定木を進化させた「アンサンブル学習」や「ランダムフォレスト」、「ブースティング」、「スタッキング」、「k近傍法」などがあります。
その中でも近年注目されているのが「ニューラルネットワーク」です。ニューラルネットワークは人間の脳にあるニューロンを模したものとしてディープラーニングを作り上げる際に用いられています。
クラスタリング
クラスタリングは教師なし学習で用いられる仕組みです。分類と同じような仕組みとされていますが、大きく異なるのはデータが持つそれぞれの特徴を学習して仕分けを行っていく点です。
クラスタリングの中でも「k平均法」は最初に適当な形で仕分けを行った中で重心を求めていき、複数のグループで仕分けをして重心を出す中で近しいものをまとめていくというものです。k近傍法とk平均法は似ていますが、k近傍法は教師あり、k平均法は教師なしという明確な違いがあります。
多くある機械学習の種類から手法を選ぶポイント
ここまで機械学習の種類や仕分け、手法についてご紹介しましたが、その中から手法を選ぶポイントを探っていきます。
予測精度
機械学習の手法を選ぶ際には、予測精度に着目して選ぶことも1つのポイントとなります。機械学習によって出された予測と実際の結果が遠ければ、何の意味もありません。いかに予測と同じような結果が現実で出やすくなるかどうかがポイントになるのです。
近年ニューラルネットワークが注目を集めるのはニューラルネットワーク自体が予測精度の高いものを出しやすいからです。
計算にかかる時間
次にポイントになるのが計算にかかる時間です。複雑であればあるほど多くの計算を要し、それだけリソースを割くことになります。時間をかけずに計算を行うことも大事な要素となるでしょう。
もちろん時間が短くても結果が出なければ意味がないので、結果を出しつつも時間を賭けなくて済むものが求められます。その中で代表的なのが「ナイーブベイズ」という手法です。ナイーブベイズは、分類で用いられ、自然言語系の学習に用いられます。
結果のわかりやすさ
意外と重要なのは結果のわかりやすさです。機械学習で結果を出しても、それを見るのは人間です。その人間が理解に苦しむような結果を示されても、有効活用はしにくいでしょう。プロセスを理解できるような結果のわかりやすさを示す手法が重視されます。
それが線形回帰や決定木などオーソドックスなものとなり、今も多くの場で用いられている状況です。
機械学習の種類に関する活用事例
機械学習には様々な活用事例があります。例えば、顔認証システムの場合は教師あり学習で開発を行っていきます。大量の人物の顔情報を教師データとして学習を行っていく中で顔認証を行っていくことになります。
また、年々利用者が増えているショッピングサイトにおいて、おすすめ機能が登場していますが、このおすすめ機能は、今までに購入したもの、もしくは検索したものを中心に、それに関連する商品が表示される仕組みになっています。
強化学習が用いられているものとして将棋ソフトが挙げられます。今までの将棋ソフトは教師あり学習を行っていたため、プロに勝てるソフトを開発することが難しいとされてきました。強化学習を採用してからはプロすら歯が立たないようなものが多く出回っています。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習とそれぞれに方向性がありますが、既存のデータを活用する中で答えを導けるものか、それとも未知の領域に向かって開発を行うものかで使うべき機械学習の種類が変わると言えるでしょう。
機械学習の種類によって異なる費用面の問題
機械学習の種類で問題になるのが費用面の問題です。実は教師あり学習や教師なし学習などの違いで費用面において大きな違いが出てきます。特に違いが出やすいのが教師データの有無に関する部分です。
教師データを集めるだけでなく、作成するのにも一定の費用がかかり、事前に教師データを確保しているか、イチから作るかでだいぶ変わります。最初から教師データがあって、その中で開発する分にはそこまで費用は掛かりませんが、すべて何もないところから始めるには一定の資金が欠かせません。
開発費用はピンからキリまでの費用の幅が結構広く、データサイエンティストなどを多く取りそろえる形で開発を行うとなるとその費用は相当掛かってしまいます。既存のモデルを見ながら開発ができれば何の問題もありませんが、自動運転などのように新しい分野への挑戦では一定の費用がかかりがちです。
まとめ
機械学習には様々な種類があり、それぞれにメリットやデメリットがあります。特に新しい分野への挑戦にはお金がかかりやすく、既存の分野であればそこまでかからないのは機械学習にも言えることです。
機械学習で予算オーバーになっていくのは人員にコストをかけすぎる部分があるなど、計画性も問われます。機械学習にはそれだけお金がかかるために、なかなかAIなどの導入に及び腰になる企業も少なくありません。補助金の活用など企業にできることは色々ありますが、まずは機械学習とは何かを学んで、準備を進めていくことが求められます。
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