Python 機械学習編 ( 機械学習の種類 )

目次

機械学習の種類


機械学習は大きく分けると3種類あります!

種類内容
教師あり学習数値や分類を予測する学習
教師なし学習データをまとめる学習
強化学習経験してうまくなる学習

教師あり学習

教師あり学習は、「数値や分類を予測する学習」です。
「教師あり」という名前の通り、まるで先生が生徒に教えるような仕組みです!

先生が問題と答えのセットを使って、生徒に勉強を教えるように、コンピュータにもデータセット(問題と答えのセット)が与えられます。

学習データとして、画像(問題)とラベル(答え)をコンピュータに与えます。
そして、コンピュータ自身が見つけた特徴データをモデルに渡して学習します。

この学習をしたモデルのことを学習済みモデルといいましたね!

学習済みモデルを使ってコンピュータに判断してもらいたいデータ(問題)を渡すと推測した答えを出力します!
深層学習(ディープラーニング)という言葉を聞いたことがありませんか?
実は、深層学習は、教師あり学習を発展させた技術なんです!

教師なし学習

教師なし学習は、「データをまとめる学習」です。
「教師なし」という名前の通り、先生(正しい答え)なしで学習する仕組みです!コンピュータに「問題」だけ渡して「答え」は渡しません。

教師なし学習は、たくさんのデータをまとめるときに使います。
コンピュータはたくさんのデータを見て、それらからパターンやルールを見つけ出したり、未知のことを学びます。

たくさんのデータをグループに分けてまとめることを「クラスタリング」といいます。
上の図は果物をクラスタリングした例です。果物をりんごとみかんのグループに分けたり、青りんごの特徴からりんごのグループにまとめています。


また、データの特徴が増えたり複雑になるほど学習にかかる時間など増えてしまいます。そのため、「次元削減」という複雑なデータの特徴をわかりやすくまとめる方法を使うこともあります。

強化学習

強化学習は「経験してうまくなる学習」です。
まるでゲームをプレイしてスキルを上げるような学習方法です。
コンピュータは試行錯誤をしながら、ゲームの中でポイントをたくさん集める方法や失敗しない方法を学んでいきます。
どんな状態のときにどんな姿勢をとればいいのか学習をするんです!
例えば囲碁や将棋などのゲームAIに使われています。

                                    参考資料:Python3年生機械学習のしくみ
                                         Python3年生ディープラーニングのしくみ

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