【図解】コレ1枚でわかる機械学習の学習方法
機械学習には、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」と呼ばれる3つの学習方式がある。
教師あり学習(Supervised Learning)
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、その関係を再現できる推論モデルを生成する。例えば、「イヌ」という正解を付した画像、「ネコ」という画像を付した画像を学習させ「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴の組合せ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モデルを生成する。
故障診断や画像分類など、ものごとをうまく区別、仕訳する「分類」、利益の予測、不正検知など、データを元に傾向(関数)を導き出し、今後の数値を予測する「回帰」に用いられる。
教師なし学習(Unsupervised Learning)
なんの説明もない学習データを入力し、抽出した特徴の組合せパターンから類似したグループを見つけ出す推論モデルを生成する。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、それぞれの特徴の組合せパターンの違いを見つけ出し、推論モデルを生成する。それぞれを特徴付ける「概念」といえるものを作り出していると言えるかもしれない。
いろいろなものの中から似たもの同士集めてグループ化する「クラスタリング」、データの圧縮やデータ相互の関係を見える化する「次元圧縮」に用いられる。
強化学習(Reinforcement Learning)
推論の結果に対して評価(報酬)を繰り返し与えることで、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推論モデルを生成する。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てゆくことで、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推論モデルを生成する。
囲碁や将棋などのゲームに勝つ、効果的な広告を出稿する、安全な自動運転を実現することなどに用いられる。
ITソリューション塾・第30期/2019年2月開講
次期・第30期で11年目を迎えるITソリューション塾が、2019年2月7日(木)より始まります。
リアルタイムでのオンライン受講や録画での受講も可能となります。地方からのご参加や出張先、会場に間に合わない、あるいは、どうしてもその日だけは参加できないといった方々も講義を受けて頂くことができるようになりました。
デジタル・トランスフォーメーションが叫ばれるいま、変革を進めようとするお客様は、変革への意志や問題意識はあっても、「どこに向かって変革し、どのようにイノベーションを起こせばいいのか」分かりません。そんなお客様に「課題は何ですか、何をすればいいでしょうか」と尋ねても答えようがありません。そんなお客様に私たちが果たすべき役割は、お客様の「あるべき姿」を提言し、お客様を未来に導いてゆくことです。
お客様との人間関係を作ること、手配や調達に長けていることだけでは、役割を果たせない時代になろうとしています。ITソリューション塾は、こんな時代を生き抜くために、お客様の「あるべき姿」を提言できるようになるために必要な知識とスキルを磨くプログラムです。
- 期間:2019年2月7日(木)開講・毎週1回18:30-20:30・全11回
- 会場:東京・市ヶ谷/オンラインでの受講(リアルタイムと録画)
- 費用:9万円(+消費税)
詳しくは、こちらをご覧下さい。
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA
LiBRA 12月度版アップデート====================
・「動画セミナー」をご覧頂けるようになりました。12月時点では、ITソリューション塾・第29期・第6回までの10講義をご覧頂けます。今月は6つの講義を新たに掲載しました。
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テクノロジー・トピックス編
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【新規】量子コンピュータの課題/デコヒーレンス状態 p.13
【新規】量子コンピュータの課題/絶対0度で原子・分子の動きを停止 p.14