監督付き学習と監督なし学習：概要と格差

世界はAIのような最新技術を受け入れ、消費者や企業の生活の質を維持するために適応してきたが、多くの人々は依然としてそのようなツールの導入に躊躇している。しかし、彼らはAIがすでに日常生活で遭遇するシステムやプログラムに組み込まれていることに気づいていない。機械学習は、医療から不正検出、物の分類やセグメンテーションまで、今日私たちが利用する多くのシステムで活用されている。

教師あり学習や教師なし学習などの機械学習は、現在あらゆる種類のシステムやプログラムで使用および統合されているモデルの構築と開発に貢献してきました。AIの一分野として、データからパターンを識別して学習し、プログラムされることなくそれに基づいて意思決定や予測を行うアルゴリズムとモデルの開発を担当しています。この記事では、この機会を利用して、特に教師あり学習と教師なし学習といった機械学習の種類に関する情報を提供するだけでなく、 教師なし機械学習主な違いを定義する用語の概要を提供し、モデル開発を開始する際に何を選択すべきかを判断するのに役立ちます。

パート1．教師あり学習とは何か？

教師あり機械学習は、ラベル付きデータセットを使用してセグメンテーションまたは分類のアルゴリズムをトレーニングする機械学習の一種です。この手法は、 機械学習ラベル付けされた入力と出力を通して、教師あり機械学習のモデルは精度を測定し、時間とともに継続的に学習して改善することができます。

教師あり機械学習の特定のモデルやアルゴリズムが、膨大なデータセットからパターンを見つけて予測しようとする場合、教師あり学習は分類と回帰という2種類の問題に分類できます。

・分類。 これは、データを特定のカテゴリまたは値に割り当てるアルゴリズムの使用に関するものです。例えば、メールプラットフォームがユーザーの受信トレイからのメールをスパムか否かに分類・検出するように、結果を2つ以上のカテゴリに分類します。さらに、分類アルゴリズムの種類としては、サポートベクターマシン（SVM）、線形分類器、ランダムフォレスト、決定木などがあります。

・回帰分析。 これは、アルゴリズムを用いる教師あり機械学習手法の一種ですが、データを特定のカテゴリに分類するのではなく、回帰モデルを用いて様々な変数間の関係性をより深く理解することを目的としています。このモデルは、価格予測など、数値予測を行うモデルの開発に適しています。回帰に分類されるアルゴリズムには、多項式回帰、線形回帰、ロジスティック回帰などがあります。

パート2：教師なし学習とは何か？

教師なし学習は、ラベル付けされていないデータセットを分析する機械学習の一種であり、より広範な分野におけるもう一つの重要な分野である。 AIの種類この機械学習は、ラベル付けされていないデータセットからパターンを発見・識別することができ、明示的にプログラムされなくてもそれが可能です。

したがって、この機械学習は、さまざまなエンティティやオブジェクトをグループ化またはクラスタリングするために、システムに広く利用され、統合されています。その用途または機能は、クラスタリング、関連付け、次元削減の3つに分類できます。

・クラスタリング。 これは、ラベル付けされていないデータを、類似点と相違点に基づいてグループ化および分類することを可能にするデータマイニング手法の一種です。この手法は、主に市場セグメンテーション、画像圧縮などに使用されます。

• 協会。 これは、与えられたデータセットの値間の関係を見つけて理解するためだけに、他の手段やルールを利用する、もう一つの教師なし学習アプローチです。

・次元削減。 教師なし機械学習の3つ目の用途は、次元削減です。この手法は、データセット内の値の次元数が多すぎる場合に使用されます。この方法は、入力データの一定数を扱いやすいサイズに削減することで機能します。これは、データの品質を管理可能なサイズに維持しながら、フィルターとして機能します。

パート3．主な相違点

教師あり機械学習と教師なし機械学習の主な違いを簡潔に説明すると、データセットの違いです。教師あり学習はラベル付きデータを利用し、それを独占的に使用します。一方、教師なし学習は、ラベル付きの入力や出力に依存せず、ラベルなしデータを使用します。

第4部：教師あり学習と教師なし学習のどちらを選ぶか

機械学習には教師あり学習と教師なし学習の2種類がありますが、どちらを選ぶかはニーズによって異なります。しかし、これから機械学習を始めようと思っても、どこから始めれば良いか分からない場合は、以下のヒントを参考に、自分に最適な機械学習のアプローチを選んでみてください。

1. データセットにラベル付きデータとラベルなしデータが含まれているかを確認してください。これにより、教師あり機械学習アプローチまたは教師なし機械学習アプローチのいずれかを選択する必要が生じる可能性が高くなります。

2. 目標を明確にしましょう。機械学習を開発する目的と目標を明確にすることで、データマイニング、分類、セグメンテーションなどに関して、どのような問題や状況に取り組みたいのかがより明確になります。

3. 機械学習アルゴリズムの選択肢を評価し、それらがデータセットと構造をサポートできるかどうかを判断します。

2つの機械学習手法のどちらを選ぶかという点において、正解も不正解もありません。どちらもそれぞれの目的と機能を果たすからです。最終的にはユーザーの目標が重要になります。そのため、データセットを検証するとともに、目標を明確にすることが重要です。そうして初めて、どちらが最適で最良のアプローチかを判断できるのです。

パート5：教師あり学習と教師なし学習に関するよくある質問

教師あり学習はどのような場合に使うべきですか？

教師あり機械学習を用いる場合、ラベル付きデータセットが必要です。モデル開発の目的は、データから特定のパターンを理解することよりも、特定の結果を予測することにあるため、測定可能な出力精度が求められます。

教師なし学習はどのような場合に使うべきですか？

教師なし機械学習を用いる場合、ラベル付けされていないデータへのアクセスが必須となります。その目的は、特定の予測結果を得ることよりも、変数間の関係性を理解し、データセットからパターンを見つけること、そして類似した値や特性を持つデータセットをクラスタリングすることにあります。

両方の方法を併用することは可能ですか？

現実世界では、特定のモデルのトレーニングと開発が成功すると、ヘルスケア、顧客セグメンテーション、価格予測、データ圧縮、レコメンデーションシステム、分析など、さまざまな分野で教師なし学習と教師あり学習が同時に適用されているのを目にすることができます。

どちらか一方が優れているのでしょうか？

いいえ、機械学習の開発において、性能が劣るモデルや優れているモデルというものは存在しません。どちらも異なる機能と目的を持って存在するため、どちらも重要で、使用する価値があります。

教師あり学習の方がより正確なのでしょうか？

教師あり機械学習は、開発者が出力結果を既知のラベル付きデータと比較できるため、測定可能な精度を提供します。しかし、結果生成における有効性という点では、全体的な品質は、入力されたデータの量と、ラベル付きデータの質に左右されます。

結論

この記事では、機械学習の 2 つのタイプがそれぞれ何であるかを明確に定義し、 教師あり学習と教師なし学習さらに、議論が深まるにつれて、AIや機械学習は、初心者や特にAIや機械学習の基礎知識を持たない人にとっては理解しにくいかもしれないが、長い道のりを歩んできたと言えるだろう。

本稿は、機械学習とは何かを定義するだけでなく、教師あり学習と教師なし学習の違いについても解説し、機械学習におけるデータ処理の仕組み、そして正確な結果、予測、意思決定の方法について読者に理解を深めてもらうためのガイドとなるでしょう。さらに、本稿では、2つの代表的な機械学習手法の違いについても解説します。どちらの手法にも長所と短所があり、それぞれに目的があり、システムやプログラムに組み込む機械学習の手法として広く用いられています。