【図解】コレ１枚でわかる機械学習のモデル

» 2015/07/15

機械学習の方法には、大別して「教師あり学習」、「教師なし学習」そして、「強化学習」があります。

入力と正解例の関係を示したデータを学習データとして入力し、その関係を再現するように特徴を抽出、モデルを生成するやり方です。

例えば、「イヌ」という正解を付した写真、「ネコ」という正解を付した写真を機械に学習させ「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴やパターンを見つけ出し、両者の違いをうまく表現できる推論ルールやモデルを創り出します。

なんの説明もない学習データを入力し、抽出した特徴のパターンから類似したグループを見つけ出し、それぞれのモデルを生成するやり方です。

例えば、「イヌ」、「ネコ」、「トリ」を区別することなく学習データとして入力すると、それぞれの特徴パターンの違いを見つけ出し、推論ルールや固有のモデルを生成します。それぞれを特徴付ける「概念」といえるものを創り出していると言えるかもしれません。

推論結果に対して評価（報酬）を与えることで、どのような結果を出して欲しいかを示し、その結果をもうまく再現できるモデルを生成するやり方です。

例えば、ゲームの得点が高ければ＋に評価し、低ければ−に評価することを繰り返します。得点が高くなる、つまり、プラス評価という報酬が与えられるようなゲームのやり方を再現できるルールやモデルを生成します。

それぞれの学習モデルについて、その性能を高めるための研究が進んでいます。ただ、それぞれに特徴があり、用途の向き不向きもあります。これらをうまく使い分け、あるいは組み合わせることで、機械学習の実用性を高める取り組みがすすんでいます。

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