【初心者必見】機械学習に役立つ情報をまとめて解説します

機械学習とは、過去の経験や統計データを基にして人工知能に自ら知識を学ばせる手法です。当記事では、機械学習の概要からAI（人工知能）との関係性、機械学習の学習方法の違い、学び方にいたるまで、初心者向けに役立つ情報を詳しく解説します。

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機械学習の初心者向け：基本をおさらい

機械学習に関する知見を深めたい人は必見です。まずは基本から詳しく解説していきます。

機械学習とは

機械学習とは、膨大なデータを基にして、AIに自ら知識を学ばせる手法であり、コンピューターが自動で学習をし、データの背景にあるルールやパターンを発見することができます。

機械学習とAI（人工知能）の違い

AI（人工知能）とは、人間の知能の一部を模して人工的につくられた知能のことであり、その研究分野を指します。人間が人工知能の学習効率を上げるためには、人間がすべての知識を教え込む必要がありますが、現実的ではありません。
そのようななかで登場した手法が機械学習です。インターネットとハードウェアが発達したことで、コンピューターが音声や映像など大量のデータを分析して学習できるようになったのです。すなわち、AI技術をさらに発展させ、実現するためには機械学習が必要不可欠であると言えます。

機械学習には種類がある

機械学習には主に、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、深層強化学習の5つの手法があります。それぞれの特徴を以下で詳しく解説します。

1.教師あり学習
人が何かを学ぶ際は、専門家の知識を活用して、正解・不正解を教えてもらいながら効率的に学んでいくものです。教師あり学習とは、AIの学習においても人間と同じように、問題の答えを知っている教師から学習する方法です。AIが出した答えに対し、正解か不正解かの判定を行い、正解が出た際の解き方を参考にしてAI自らが理解度を深めていきます。

2.教師なし学習
教師なし学習とは、AIに問題のみを与えて自力で学習させて、価値ある情報や知識を得る方法です。AIは答えがわからないなかで経験を積みながら学習を進め、情報同士の関連性を見つけ出して分類を行います。

3.半教師あり学習
半教師あり学習は、その名の通り教師あり学習と教師なし学習を半分ずつ活用したもので、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使ってトレーニングを行う手法です。トレーニングデータが比較的少ない状況でもシステムを構築できる、効率的な手法といえます。

4.強化学習
強化学習は、成果に応じて報酬を与えることで、優れた行動を強化していく学習方法です。囲碁や将棋、チェスといったゲームに代表されるような、明確な正解が存在しないものに対する学習で効果を挙げます。

5.深層強化学習
深層強化学習は、深層学習（ディープラーニング）と強化学習を組み合わせた手法です。ルート探索など、答えが1つではないような事象下で効果を発揮する手法となっています。

機械学習の初心者向け：機械学習の流れ

ここからは、機械学習の基本的な流れについて説明していきます。まずは、機械学習でどのようなAIサービスを作りたいのかといった目標を定め、そのためにはどのようなデータが必要かを検討していきます。

データを収集する

機械学習を行うにあたっては、膨大かつ良質なデータが必要になるため、データ収集するところからスタートします。データが少ない場合、高い精度は期待できません。社内で保有しているデータのほか、一定の形式に整えられているデータセットを活用しても良いでしょう。

手法を選択する

データ収集後、目的に応じて適切な機械学習（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）の手法とアルゴリズムを選択します。教師あり学習であれば「回帰」や「分類」、教師なし学習であれば「クラスタリング」や「次元削減」、強化学習であれば「Q学習」や「Sarsa」、「モンテカルロ法」といったアルゴリズムがあります。

データに前処理を施す

収集したデータには、欠損・欠落、不正データなどが含まれているため、データクレンジング処理を施す必要があります。そうすることにより、データ品質および精度を高められます。具体的なデータクレンジングの方法は、変数の増・減・加工です。また、データの数値を前処理するには、主に標準化テクニックを使い、画像認識のケースでは、一般的に正規化テクニックを使います。

モデルをトレーニングする

次に、トレーニングデータを使い、機械学習モデルを構築する訓練を行います。ここで重要なポイントは、モデル作成→検証→改善→モデル再構築というPDCAを回していくことです。可能であれば、学習データを増やす、あえて単純なモデルを使用するといった試行錯誤を繰り返していきましょう。

モデルを評価する

トレーニング後に精度検証データを使い、モデルの精度具合を確認します。精度が良すぎた場合は、過学習の可能性を疑い、その原因と解決方法を探ります。

機械学習の初心者向け：機械学習でできること

ここからは、機械学習で実現できる技術について詳しく見ていきましょう。

画像認識

画像認識とは、対象となる画像や映像に何が写っているのかを機械が識別することで、大量のデータを迅速に処理する技術です。人の顔を見分ける顔認識や、写真の中に写っている物体が何かを認識する物体認識の活用で、さまざまな分野で応用されています。
例えば、顔認識では、パソコンやスマートフォンのロック解除ができたり、投稿した画像の分類をサイトが行ってくれたりします。将来的には、医療やエンジニアなど専門領域への実用化が期待されています。

需要予測

需要予測とは、将来的にどのくらいの需要が見込まれるのか、売れ行きや使用量を予測する技術です。需要予測の活用で、販売機会のロス防止や余剰在庫や欠品を防ぐことができ、在庫の適正化につながります。
他にも、膨大なデータベースの分析力を組み合わせることで、高度な未来予測が実現できます。すでに、集約予測や犯罪予測、疾病予測、価格予測といった分野で実用化が始まっています。

自動運転

自動運転は、強化学習を活用した技術で研究が進められている分野です。人間は、さまざまな状況判断を同時に行いながら運転をしています。人工知能が人間と同じように運転するためには、複数のタスクを行わせる必要があります。
そこで、状況認識AI（歩行者の位置把握など）、行動計画AI（歩行者の前で停止など）、ナビゲーションAI（最適なルート策定など）といった複数のAIを組みあわせて、完全運転自動化を目指しているのです。
自動運転のレベル分けは、自動化されていないレベル0から、完全運転自動化のレベル5の6段階になっています。日本では、2021年3月にホンダが先陣を切って、レベル3の搭載車両を発売しています。

機械学習の初心者向け：学習方法

機械学習スキルを会得するための学習方法について紹介します。

参考書で学ぶ

オーソドックスな学習方法は、参考書を活用した独学です。機械学習に関する専門書は豊富に揃っているため、独学は自分のペースで地道に学習する人に向いているといえます。とはいえ、機械学習は勉強する範囲が非常に広いため、不明点についてすぐに解決できないといったデメリットが考えられます。

スクールに通う

時間的かつコスト面に余裕がある場合には、スクールに通うのもひとつの手段です。一緒に学ぶ仲間とともに切磋琢磨しながら、効率的に学習を進められるでしょう。最近では、オンライン形式のスクールも増えているため、自分にあった方法を選べます。オンラインスクールであれば、通学する時間を節約することができます。

ITツールを活用する

専門書やスクールのほかにおすすめしたいのが、ITツールの活用です。機械学習を活用したITツールを使うことで理解を深められるメリットがあります。

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まとめ

機械学習に役立つ情報をまとめて解説してきました。機械学習をいちから学ぶには、時間もコストもかかります。UMWELTであれば、効率的に機械学習の技術をビジネスの現場に実装できます。導入を検討したいとお考えの方は、ぜひ弊社までお問い合わせください。

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