初心者向けの機械学習の概念 – DATAVERSITY

人工知能 (AI) の一分野である機械学習 (ML) は、近年大きな注目を集めています。 ML は、アルゴリズムとモデルを利用してデータから学習し、意思決定や予測を行うようコンピューターをトレーニングすることに重点を置いています。このトレーニング アプローチでは、マシンを明示的にプログラムする必要はありません。人間と同じように、コンピューターも経験から学習します。 AI は、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、ロボット工学などのさまざまな技術を包含することで、ML を超えています。人間の行動をシミュレートし、複雑なタスクを自律的に実行できるインテリジェントなマシンを作成することを目的としています。機械学習の基本的な概念を理解することは、医療、金融、運輸などの業界を変革する計り知れない可能性を秘めているため、これらの分野に興味がある人にとって不可欠です。 

In ML、機械は非常に大規模なデータセットを分析して、データ内のパターン、傾向、関係を特定します。このデータ駆動型の機能は、マシンが情報に基づいた意思決定を行ったり、正確な予測を行ったりするのに役立ちます。 

機械学習におけるデータの役割

データは、モデルの構築と予測の基礎として機能します。データのクリーニング、変換、正規化などの前処理技術により、分析への適合性が保証されます。特徴抽出は、正確な予測に寄与するデータセット内の関連する属性や特性を特定することにより、ML において重要な役割を果たします。このプロセスには、データ内の基礎となるパターンを最もよく表す変数の選択または変換が含まれます。

データ前処理の概念 

データ前処理 ML モデルの精度と信頼性を向上させる上で極めて重要な役割を果たします。このステップでは、生データがエラーや不一致を除去してクリーンアップされ、その後の分析に適した形式で準備されます。データの前処理におけるもう 1 つの重要なステップは、 欠損値。 データが欠落しているとバイアスが生じ、モデルの精度に影響を与える可能性があります。これらの前処理ステップにより、学習アルゴリズムが期待どおりに実行されることが保証されます。 

もう 1 つの重要なステップは特徴スケーリングです。これは、特定の特徴が他の特徴を支配しないように変数を調整することで、モデル内の特徴の公平な表現を保証します。 

さらに、カテゴリカル変数は、ML アルゴリズムとの互換性のために数値表現へのエンコードが必要になることがよくあります。ワンホット エンコーディングやラベル エンコーディングなどの手法は、カテゴリ変数を意味のある数値に変換するためによく使用されます。さらに、外れ値によりモデルのパフォーマンスが歪む可能性があります。したがって、異常値を特定して適切に処理するために、異常値検出方法が適用されます。 

全体として、正確なデータ前処理により、ML モデルがクリーンで一貫性のある信頼性の高い入力を受け取ることが保証されます。これにより、精度が向上するだけでなく、目に見えないデータを予測する際の一般化が可能になります。 

データ トレーニングの概念: 教師あり学習と教師なし学習

MLアルゴリズム 教師あり学習と教師なし学習という 2 つの主な方法でモデルをトレーニングできます。教師あり学習では、モデルは、各例が正しい結果とペアになっているラベル付きデータから学習します。

一方、 教師なし学習 この方法は「ラベルなしデータ」に依存しており、入力特徴のみが利用可能です。目標は、事前定義されたラベルを使用せずに、データ内の固有の構造やパターンを明らかにすることです。このアプローチは、類似したインスタンスをクラスタリングしたり、次元を削減したりするようなタスクに役立ちます。 

選択したアプローチに関係なく、 トレーニングデータ 機械学習において極めて重要な役割を果たします。高品質のデータセットは、よく知られた例からまだ見ぬ例までを一般化できる堅牢なモデルを構築するために不可欠です。トレーニング データに加えて、特徴量エンジニアリングも ML パイプラインで重要な役割を果たします。これには、生の入力特徴を、当面の問題に関する意味のある情報を取得する、より適切な表現に変換することが含まれます。

ML アルゴリズムの概念: 予測モデリング、ニューラル ネットワーク、ディープ ラーニング 

ML の領域では、アルゴリズムは、正確な予測と決定を行うことができるインテリジェント システムを作成するバックボーンを形成します。予測モデリングは ML の基本的な概念であり、過去のデータを使用して将来の結果を予測するモデルを構築することが含まれます。予測モデルを使用してデータ内のパターンと関係を分析することで、まだ見ぬ新しいインスタンスについて情報に基づいた予測を行うことができます。     

ニューラルネットワーク、特別なクラスのアルゴリズムであり、人間の脳の構造と機能を厳密に模倣しています。相互接続されたノードまたは「ニューロン」で構成されるニューラル ネットワークは、複雑なパターンを認識し、膨大な量のデータから有意義な洞察を抽出する際に非常に優れたパフォーマンスを発揮します。画像認識、自然言語処理、推奨システムなどのさまざまな分野で非常に効果的であることが証明されています。 

ディープラーニング（DL）とは、 ニューラル ネットワークのサブセット 困難なタスクでも優れたパフォーマンスを発揮するため、近年非常に人気が高まっています。これには、生データからの階層的な「知識の獲得」を可能にするために、段階的に開示された層 (そのため「ディープ」という用語) を使用してニューラル ネットワークをトレーニングすることが含まれます。これにより、DL モデルは明示的な特徴エンジニアリングを行わずに複雑な特徴を自動的に学習できるようになります。 

予測モデリング技術を詳しく掘り下げ、ニューラル ネットワークの内部動作を調査し、DL アプローチの力を理解することで、初心者はアルゴリズムがどのように ML ソリューションを推進するかについて貴重な洞察を得ることができます。 

モデルのパフォーマンス評価の概念: 過学習、過小学習、相互検証、混同行列、および Roc 曲線 

評価する モデルのパフォーマンス ML プロセスにおける重要なステップです。このサブトピックでは、モデルのパフォーマンスの評価に関連するいくつかの重要な概念について説明します。 

トレーニング段階では、モデルは内部パラメーターを調整して、予測出力と実際のターゲット値の間の誤差を最小限に抑えます。 「最適化」または「フィッティング」として知られるこのプロセスにより、モデルはその学習をまだ見たことのない例にまで一般化することができます。したがって、現実世界のシナリオで正確な予測を行う能力を評価するには、目に見えないデータに対するトレーニング済みモデルのパフォーマンスを評価することが重要です。ここでテストデータが活躍します。テスト データは、トレーニング中には使用されなかった独立したデータセットとして機能しますが、同様のパターンと分布が含まれています。

オーバーフィット これはモデルが複雑すぎる場合に発生し、トレーニング データから無関係なパターンをキャプチャします。このタイプのモデルは、新しいデータではうまく機能しません。アンダーフィッティングはその逆で、モデルが単純すぎてデータ内の基礎となるパターンを捕捉できない場合に発生し、パフォーマンスの低下につながります。  

交差検証 目に見えないデータに対するモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。これには、データセットを複数のサブセットに分割し、データ サブセットでモデルを繰り返しトレーニングおよびテストすることが含まれます。      

精度、適合率、再現率、F1 スコアなどのメトリクスは、モデルが新しいデータやまだ見たことのないデータに対してどの程度一般化されているかについての洞察を提供します。これらの概念を理解すると、初心者が ML モデルを効果的に評価し、そのパフォーマンスに関して情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。 

特徴抽出と特徴エンジニアリング: 実際の例

そのような例の 1 つが NLP です。 関連する特徴を抽出する テキストデータから取得することが重要です。たとえばセンチメント分析では、単語の頻度、品詞タグ、センチメント語彙などの特徴を抽出して、テキストを肯定的または否定的に分類するモデルをトレーニングできます。 

コンピュータ ビジョン アプリケーションでは、画像内のオブジェクトやパターンを認識するために特徴抽出が不可欠です。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、多くの場合、VGGNet や ResNet などの事前トレーニング済みモデルを使用して、 意味のある特徴を抽出する 物体検出や画像分類などの特定のタスクをトレーニングする前に画像から取得します。 

もう 1 つの実際の例は、不正行為検出システムにあります。不正な取引を効果的に検出するために、取引頻度、場所の不一致、異常な購入パターン、IP アドレスの異常などの取引履歴に基づいてさまざまな機能が設計されています。 

ヘルスケア アプリケーションでは、特徴量エンジニアリングが重要な役割を果たします。たとえば、心臓病のリスクは、年齢、血圧、コレステロール値、喫煙習慣などの患者データを使用して予測できます。これらの変数は慎重に選択され、関連する医学知識を捕捉する意味のある特徴に組み込まれます。    

レコメンデーション システムと異常検出: 実際の例  

今日のデジタル時代では、レコメンデーション システムは私たちの日常生活に不可欠な部分になっています。ストリーミング プラットフォームでのパーソナライズされた映画の推奨から、電子商取引 Web サイトでのターゲットを絞った製品の提案に至るまで、これらのシステムはユーザー エクスペリエンスを向上させる上で重要な役割を果たします。 ML アルゴリズムを活用することで、レコメンデーション システムは膨大な量のデータを分析し、ユーザーの好みを正確に予測します。 

レコメンデーション システムの顕著な例の 1 つは、類似したユーザーの好みや行動に基づいてアイテムを提案する協調フィルタリングです。この技術は、新しいコンテンツを発見する方法に革命をもたらし、圧倒的なオンライン世界でパーソナライズの感覚を促進しました。 

機械学習のもう 1 つの魅力的な側面は、異常検出アルゴリズムです。これらのアルゴリズムは、データセット内の予想されるパターンや動作からの逸脱を特定することに優れています。金融取引における不正行為の検出からサイバーセキュリティにおけるネットワーク侵入の検出まで、異常検出は悪意のある活動から身を守る上で重要な役割を果たします。 

異常検出アルゴリズムは、クラスタリング、統計モデリング、ニューラル ネットワークなどの技術を採用することで、従来のルールベースの方法では気づかなかった外れ値や異常を特定できます。この機能により、さまざまな業界のセキュリティ対策を強化するための貴重なツールになります。

機械学習の分野では、 時系列分析 は極めて重要な役割を果たしており、時間の経過とともに進化するデータから貴重な洞察を抽出できるようになります。この統計分野は、連続データのパターンの理解と予測に焦点を当てており、現実のさまざまなアプリケーションに不可欠なツールとなっています。時系列分析が重要な役割を果たす顕著な分野の 1 つは、財務予測です。 

過去の株価や為替レートを分析することで、ML モデルは将来の傾向を予測し、投資家が情報に基づいた意思決定を行えるように支援します。同様に、販売予測においても、将来の需要を予測し、在庫管理を最適化するために、過去の販売パターンを理解することが不可欠です。 

もう 1 つの重要な応用は環境科学の分野にあります。時系列分析は、長期間にわたる気温の変動、降水量、さらには大気の質の指標を調べることで、気候パターンを理解するのに役立ちます。これらのデータセット内の傾向と季節性を特定することで、研究者は気候変動の影響を正確に予測し、それに応じて政策立案者を導くことができます。 

さらに、時系列分析は医療においてもその重要性を見出しています。患者のバイタルサインを経時的に分析したり、病気の進行パターンを研究したりすることで、医療専門家はより適切な診断を下し、病気の転帰をより正確に予測できるようになります。 

全体として、時系列分析は、さまざまなドメインにわたる ML アプリケーションの不可欠なコンポーネントを形成します。 

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• 情報源： https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/