【新G検定対策_知識編(第2回)】機械学習とは？
新G検定クイズ(第2回)
クイズ1
次のうち、機械学習の特徴として正しいものはどれでしょうか？
(A) 決められたルールに従って動作する。
(B) データを元にパターンを学び、判断基準を構築する。
(C) データがなくても高精度な予測が可能である。
クイズ2
以下のキーワードを適切な関係で線でつなげてください。
「機械学習」
「教師あり学習」
「教師なし学習」
「強化学習」
「評価指標」
1. 機械学習とは？
機械学習は、データからパターンを学習し、それに基づいて予測や分類を行う技術です。ルールを人間が設定するのではなく、システム自らがデータを活用して判断基準を導き出すため、さまざまな応用分野で活用されています。この章では、機械学習の基礎となる学習方法と評価方法について理解を深めます。
クイズ1の解答と解説
解答: (B) データを元にパターンを学び、判断基準を構築する。
解説: 機械学習は、データを活用してシステムがパターンを学び、自ら判断基準を構築する技術です。教師あり学習はラベル付きデータを用いる学習法で、分類や回帰などが主な応用例です。一方、教師なし学習はラベルなしのデータからパターンを抽出し、クラスタリングや次元削減を行います。強化学習は、環境からの報酬を元に行動方針を学ぶ手法で、ゲームAIや自動運転などで利用されています。これらの手法は、適切な評価指標を用いることで、その性能を測ることが可能です。
2. キーワード
2.1. 教師あり学習と教師なし学習
- 定義: 教師あり学習はラベル付きデータを使ってモデルを訓練し、教師なし学習はラベルなしデータからパターンを見つけ出す学習法です。
-
具体例:
- スパムフィルター: 教師あり学習を用い、メールがスパムかどうかを分類します。
- レコメンデーションシステム: 教師なし学習により、ユーザーの嗜好に応じた商品やコンテンツをグループ化して推奨します。
- クレジットカードの不正検出: 教師あり学習を使い、取引が通常か不正かを分類するモデルを訓練します。
2.2. 強化学習
- 定義: 強化学習は、環境からの報酬をもとに行動方針を学ぶ学習法で、エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動を見つけ出します。
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具体例:
- ゲームAI: 囲碁やチェスなどのゲームで、報酬を元に最善手を学びます。
- ロボット制御: ロボットが障害物を避けながら目標地点に向かう行動を学習します。
- 広告配置: 広告の表示位置やタイミングを最適化するために、ユーザーの反応を報酬として学習します。
2.3. 評価指標
- 定義: 評価指標は、機械学習モデルの性能を測定するための基準で、分類、回帰、クラスタリングなどで異なる指標が使用されます。
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具体例:
- 正解率 (Accuracy): 分類モデルの性能を測る基本的な指標で、正しく分類されたデータの割合を示します。
- RMSE (Root Mean Squared Error): 回帰モデルの予測精度を評価するために使われ、予測と実際の値の差の二乗平均平方根です。
- F値 (F-Score): 精度と再現率の調和平均で、特にクラスの不均衡がある場合に重要な指標です。
3. まとめ
機械学習の世界には、さまざまな「学び方」が存在します。まず「教師あり学習」では、ラベル付きのデータを使ってモデルを訓練します。スパムフィルターがその典型例で、ラベル付きのメールデータからスパムかどうかを分類する方法です。一方、「教師なし学習」では、ラベルなしのデータからパターンを見つけ出します。レコメンデーションシステムは、ユーザーの嗜好に応じた商品やコンテンツをグループ化し、効果的に推奨します。
さらに、「強化学習」は、環境から得られる報酬をもとに行動を改善する手法です。囲碁のAIが最善手を学んだり、ロボットが障害物を避けて進む行動も、この学び方で実現されます。AIがこれらの学習で成長するためには「評価指標」が欠かせません。例えば、正解率は分類の精度を示し、RMSEは予測と実際の誤差を測り、F値はクラスの不均衡を考慮して精度を高めます。こうしてAIは、多様な学習と評価を通じて賢く進化していくのです。
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