【図表】コレ１枚でわかる機械学習の学習方法（おまけ付）

機械学習は、学習の仕方によって、基本的には、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。

教師あり学習（Supervised Learning）

入力と正解をセットにしたデータ（教師ありデータ）を学習データとして入力し、その関係を再現できるモデルを生成します。例えば、「イヌ」という正解を付した画像、「ネコ」という正解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を見つけ出し、両者の違いをうまく表現できるモデルを生成します。

故障診断や画像認識など、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」に用いられます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）

なんの説明もないデータ（教師なしデータ）を入力し、抽出した特徴の組合せから類似したグループを見つけ出すモデルを生成します。例えば、「イヌ」、「ネコ」、「トリ」を、正解を付すことなく、それぞれの画像データを入力すると、それぞれの特徴の組合せの違いをうまく説明できるモデルを生成します。

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可視化する「次元圧縮」に用いられます。

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、その結果を最もうまく再現できるモデルを生成します。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てゆくことで、得点が高くなる、つまり、「+」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モデルを生成します。

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ます。

上記以外にも目的に応じて、様々な学習方法や改善方法が提案され、学習の効率や精度を高める研究や技術開発が行われています。

＊おまけ

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