機械学習におけるノーフリーランチ定理とは？意味や語源、「みにくいアヒルの子定理」との違いを解説
INDEX
- 機械学習におけるノーフリーランチ定理とは？意味や語源、「みにくいアヒルの子定理」との違いを解説
- 機械学習とは？
- 機械学習の手法
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- 機械学習とディープラーニング
- ディープラーニングとは？
- ニューラルネットワークとは？
- ノーフリーランチ定理とは？
- 機械学習におけるノーフリーランチ定理とは？
- ノーフリーランチ定理の語源
- みにくいアヒルの子定理とは？
- ノーフリーランチ定理とみにくいアヒルの子定理との違い
- メタヒューリスティクスについて
- メタヒューリスティクスとは？
- ヒューリスティクスとは？
- メタヒューリスティクスの種類
- メタヒューリスティクスとノーフリーランチ定理
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
機械学習におけるノーフリーランチ定理とは？意味や語源、「みにくいアヒルの子定理」との違いを解説
ノーフリーランチ定理とは、機械学習について理解するために重要になってくる定理ですが、どのような定理なのか知らない方は多いです。
また、ノーフリーランチ定理以外にもいくつか定理が存在しており、これから機械学習を行う上で理解しておくことが大切になります。
今回は、機械学習におけるノーフリーランチ定理の意味や語源、「みにくいアヒルの子定理」との違いを解説します。
機械学習とは？
機械学習とは、AIにデータを与えることでAIが自律的に与えられたデータの傾向やパターンを学習する仕組みです。
与えられたデータを学習することで、AIはそのデータを理解して最適な結果を導き出すことができます。
そんな機械学習には、主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などの種類が存在します。
機械学習の手法
機械学習には、主に以下のような手法があります。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
ここでは、機械学習の手法について解説します。
教師あり学習
教師あり学習とは、ラベル(正解データ)付きのデータをAIに与えて学習させる機械学習の手法のことです。
ラベル付きのデータを与えることでAIはそのラベルを教師として扱い、ラベル付きデータを元に正解データと間違いデータを正確に分類できます。
主に、画像認識や音声認識、株価予測などで活用されます。
教師なし学習
教師なし学習とは、教師あり学習とは反対にラベルがないデータを与えて正解を導き出す手法の機械学習のことです。
AIは、正解がないデータを分析してそのデータの傾向やパターンを理解するので、明確な正解のあるデータ分析ではなくデータの簡略化やグループ分けなどに用いられます。
また、頻出パターンの発見を行う際にも活用される手法でもあります。
強化学習
強化学習とは、AIにデータを与えてそのデータを試行錯誤して学習させることで最適な結果を導き出す手法のことです。
AIは学習者(エージェント)として、与えられたデータを試行錯誤して学習し、結果を導き出します。
また、AIが学習のための行動を起こした結果、環境が変化すると報酬が与えられるので、AIはその報酬を得るためにさらに学習を進める仕組みです。
主に、ゲームAIやIotロボット、医療や金融業界などで活用されています。
機械学習とディープラーニング
機械学習の1種としてディープラーニングという手法が存在していますが、このディープラーニングは、従来の機械学習よりも高い精度で学習が可能です。
そんなディープラーニングとは、具体的にどのようなものなのか気になる方も多くいます。
ここでは、機械学習の1種でもあるディープラーニングについて解説します。
ディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、AIが自動的にデータの特徴量を学習していく手法のことです。
主に、多層構造のニューラルネットワークで与えられたデータの傾向やパターンを学習していく仕組みです。
人間の神経細胞を模したニューラルネットワークという要素が取り入れられているので、AI自身が高い精度でデータの特徴を見つけ出すことができます。
さらに、大量のデータを自動で分析して学習することで、人間では着目しきれない範囲までしっかりと分析することが可能です。
このディープラーニングは、現在医療や建設、自動運転や音声認識などさまざまな分野での活用が進められています。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞を模した構造のデータ処理手法の1つです。
主に、入力層・中間層・出力層の3層から構成されており、複数の入力データから複数の値を出力することができます。
人間の脳で行われているデータ処理を数理モデルで再現して、コンピュータに同じ仕組みでデータ処理を行わせているので、高い精度での学習を行えます。
ディープラーニングでは、中間層が数百層にもなる多層構造のニューラルネットワークが用いられています。
ノーフリーランチ定理とは？
ノーフリーランチ定理とは、アメリカの物理学者のデビット・ヒルトン・ウォルパートとウィリアム・G・マクレディが1995年に論文で発表した定理のことです。
主に、入力値に対して出力した結果とその答えの差であるコスト関数の極値を探索するアルゴリズムが全ての可能なコスト関数に適した結果を平均すると同じ性能になるというものです。
ここでの探索とは、主に機械学習などでデータ群から定められた条件に適するものを見つけ出す手法のことです。
機械学習におけるノーフリーランチ定理とは？
機械学習におけるノーフリーランチ定理とは、あらゆる問題を効率的に解くための万能なアルゴリズムは存在していないということを主張する定理です。
実際に、AIで日本語の自然言語処理に関する機械学習をする場合、事前に日本語に関するデータを学習させておかなければ高い精度での学習ができません。
そのため、機械学習ではなんでも簡単に学習させられるための万能なアルゴリズムは存在していないことが判断できます。
ノーフリーランチ定理の語源
ノーフリーランチ定理は、英語の「nofreelunch(無料のランチはない)」という言葉から由来しています。
つまり、ノーフリーランチ定理とは、「無料のランチはない(うまい話なんてない)」という意味から来ています。
実際に、ノーフリーランチ定理も機械学習において「万能なアルゴリズムはない」と主張した定理です。
そのため、ノーフリーランチ定理はユニークな背景で誕生した言葉になります。
みにくいアヒルの子定理とは？
みにくいアヒルの子定理とは、日本の情報理論学者・理論物理学者の渡辺慧が提唱した定理のことです。
内容は、主に何らかの仮定がないと分類は理論上不可能であるということを主張する定理です。
機械学習での分類やパターン認識では、さまざまな特徴量を客観的に同等に扱うことができず、主観的な特徴量を選択することが必要になります。
ノーフリーランチ定理とは、似ている定理であり機械学習を学ぶ上で理解する定理の1つです。
ノーフリーランチ定理とみにくいアヒルの子定理との違い
ノーフリーランチ定理は、主に機械学習において万能なアルゴリズムがないということを主張する定理です。
そしてみにくいアヒルの子定理とは、主に何かしらの仮定がないとデータを分類することができないことを主張した定理のことです。
そのため、ノーフリーランチ定理とみにくいアヒルの子定理は一見すると似ている定理ですが、具体的には主張している内容が違います。
メタヒューリスティクスについて
ノーフリーランチ定理を学習する際に、メタヒューリスティクスという言葉をみる機会が多くあります。
ただ、メタヒューリスティクスという言葉の意味について理解している方はあまり多くありません。
ここでは、メタヒューリスティクスについて解説します。
メタヒューリスティクスとは？
メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。
出典：Wikipedia
主に、プログラミングで使われることの多い単語であり、要するに「さまざまな組合せ最適化問題に適応できる手法」ということです。
ヒューリスティクスとは？
そもそもヒューリスティクスとは、「発見的な」「経験則」などの意味を持つ単語であり、主に論理的ではなく勘や感覚に頼って大体の答えを求める手法のことです。
そのため、答えの精度はあまり高くありませんが、答えを出すまでの時間が短いという特徴があります。
メタヒューリスティクスの種類
メタヒューリスティクスには、主に以下の種類があります。
- 山登り法(LocalSearch)
- 焼きなまし法＝アニーリング法(SimulatedAnnealing)
- 遺伝的アルゴリズム(GeneticAlgorithm)
- 蟻コロニー最適化(AntColonyOptimization)
メタヒューリスティクスには、主に以上のような手法が存在しているので、これからメタヒューリスティクスの理解を深める場合は覚えておくことをおすすめします。
メタヒューリスティクスとノーフリーランチ定理
メタヒューリスティクスは、主に「さまざまな組合せ最適化問題に適応できる手法」ということで、特定の問題に依存しないヒューリクティクスのことです。
ノーフリーランチ定理とは、主に機械学習において万能なアルゴリズムがないということを主張する定理です。
それぞれの意味は違いますが、少し内容は似ています。
主に、問題が変わればアルゴリズムも変えるべきという主張で、できる限り知識を使ってその問題に特化したアルゴリズムを考案すべきという主張なので、ノーフリーランチ定理の主張と近いです。
そのため、これからノーフリーランチ定理を学習する際は、メタヒューリスティクスについても理解しておくことをおすすめします。
まとめ
ノーフリーランチ定理は、機械学習を学習する上で理解しておくべき定理の1つであり、ノーフリーランチ定理を理解して機械学習を行うことはとても重要です。
また、ノーフリーランチ定理に似た定理や関係性のある定理や言葉なども数多く存在しています。
これから機械学習を学ぶ方は、ノーフリーランチ定理やその他の定理や言葉を覚えておくことをおすすめします。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
