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Machine learning
- 1. 機械学習とは 資料作成 馬場隆寛 C.M. ビショップ著 パターン認識と機械学習 上 参照
- 2. 参考書の紹介 • C.M. ビショップ著 パターン認識と機械学習 上
- 3. 機械学習とは • データから知識を引き出すこと • データに含まれる規則や判断基準などのパターンを抽出する関数(モデル)を獲得 し，その関数を用いて新たなデータについて予測を行う手法 • 機械学習の種類 • 教師あり学習 • 教師なし学習 • 強化学習
- 4. なぜ機械学習なのか • 背景 • 近年、利用可能なデータは増え続けその形式も多様化している • データは持っているだけでは意味がなく、データの価値を引き出す必要がある • データのパターンを見つけられれば、新しいデータに対しても予測を行える • 問題点 • 人間が大量のデータからパターンを見つけ出すのは短時間では難しい • 例 : カメラ映像から顧客の購入パターンを見つける • 解決策 • 機械学習でパターンを抽出し、新たなデータに対して予測する
- 6. 言葉の定義 • 前処理(特徴抽出) • 問題を解きやすくするために、もとのデータを新しい変数にする処理 • 例えば • 画像を拡大、縮小して大きさをそろえる • 文書を単語のtf-idfでベクトル化する • 学習(訓練) • 訓練データに基づいて関数(モデル)を作成すること • 訓練データ(訓練集合) • 学習に使用するデータの集合 • テストデータ(テスト集合) • 実際にモデルを使用して判断するデータの集合
- 7. 教師あり学習 • 訓練データが入力ベクトルと目標ベクトルで構成されている場合の機械 学習 • すなわち、訓練データのそれぞれに正解となるラベルが付与されている • 教師あり学習の例 • クラス分類 • 各入力ベクトルを有限個の離散カテゴリに分類する場合 • 例えば、カメラ映像による交通量調査 • 回帰 • 求める出力が1つまたはそれ以上の連続変数である場合 • 例えば、気象情報に基づく電力需要予測
- 8. 教師なし学習 • 訓練データが入力ベクトルのみで、目標値が存在しない場合の機械学習 • 教師なし学習の例 • クラスタリング • 入力ベクトルの類似したグループを見つける場合 • 例えば、購入履歴に基づく顧客の分類 • 密度推定 • 入力ベクトルの分布を求める場合 • 例えば、分布から逸脱した異常検知 • 視覚化 • 高次元データを2次元3次元に射影する場合
- 9. 強化学習 • 特定の状況の中で、試行錯誤を繰り返しながら最適解を見つけ出す機 械学習 • 最終的な目標は定まっているものの、その過程は定義できない場合に有 用 • 強化学習の例 • 将棋の指し手の学習。何局も試行錯誤することで、勝つための指し方を学習