機械学習は性能が大切！実践できる改善ポイントやアルゴリズムを紹介

機械学習は、昨今のAIを支える要素技術の1つです。機械学習の性能は年々向上しており、その使用用途の幅から注目が集まっています。本記事では、機械学習に関する基本事項を抑えながら、「機械学習の性能を向上させるには？」をテーマに解説をしていきます。

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機械学習の活用が進んでいる

AIに関連する事柄として「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉を目にすることは多いでしょう。しかし、それぞれの意味の違いを理解している方は多くありません。「機械学習」を中心にその言葉の違い、そして機械学習の重要性を解説します。

機械学習とは

機械学習とはAIの要素技術の1つです。その内、機械学習はコンピューターに大量のデータを学習させ、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。また機械学習に関連するものの1つとして「ディープラーニング」もあります。この2つは混同されがちですが、ディープラーニングは機械学習の手法の1つです。

AIとの違いは？

AIという研究領域の中に、機械学習という技術があり、さらに機械学習には、ディープラーニングが存在しています。ディープラーニングはニューラルネットワークを多層に渡って拡張し、学習能力を高める機械学習の1つであり、AIを構成する手法として様々な場面で用いられています。

身の回りにある機械学習

機械学習の技術が応用されている例として、最も身近なものはスマートフォンやスマートスピーカーに搭載されているAIアシスタントです。現在のAIアシスタントの多くは、声で指令を出すだけで天気予報やニュースの読み上げ、音楽、動画の再生、家電の操作まで、さまざまなアクションが実行できます。

機械学習の性能を向上させるには？

機械学習の性能を高めることは、さまざまなメリットを生み出しますが、具体的にはどのような方法があるのでしょうか。以下では、機械学習の性能を向上させるための方法を紹介します。

特徴量エンジニアリングを行う

特徴量とは対象の特徴を数値化したものです。AIモデル開発の特徴量エンジニアリングとは、入力データから機械学習に有効な説明変数（＝特徴量）を作成することを指します。データの特徴量が不必要に多いと、学習に必要なデータ数が指数関数的に多くなります（これを次元の呪いと言います）。そのため、入力データを表すための特徴量の選定には注意を要します。

教師データの品質

教師あり学習で機械学習を行っている場合、教師データの品質はモデルの学習に大きく影響します。。教師あり学習とは、 人間があらかじめ、正解を与えたデータをもとにで、モデル学習させて、データセットの正解を予測する学習方法です。この方法では、学習の性能は教師データの品質に依存するため、これを見直すことで性能の向上が期待できます。

過学習に対応する

過学習とは、モデルが、学習データに対してはとても高い性能を発揮できるのに、学習データにない入力に対しては低い性能しか発揮できない状態です。これは、モデルの学習パラメータの数が多く、学習データが少ないために、一つ一つの学習データに対して過敏に適応しようとするあまり、汎化的な性能を落としてしまっていることが原因です。
過学習を防ぐには、モデル内にある学習可能なパラメータの数を小さくするほか、損失関数に正則化項を追加するなどの工夫が多く考えられています。

機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムには多くの種類があります。アルゴリズムとは、特定の目的のための計算の手順を一般化して記述したものです。教師あり学習における機械学習アルゴリズムとは、正解データを予測するための一連の計算の手順を一般化したものと言えます。

ニューラルネットワーク

ヒトの脳神経系ニューロンから着想を得た数理モデルに基づいたアルゴリズムです。このニューラルネットワークを巨大化・複雑化させることで、様々なタスクにおいて高い性能を発揮します。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、複数の異なる分類木でそれぞれクラスを予測させ、多数決でどのクラスへ分類するかを決定していくアルゴリズムです。人間があらかじめ決定しなければならないパラメータが少ないため、扱いが容易であるというメリットがあります。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は分類問題を解くモデルです。入力が与えられた時、その入力がどのクラスに分類されるかだけでなく、どれくらいの確率で分類されるかを出力します。例えば2クラス分類では、このモデルはある事象が発生する確率を予測し、50%より確率が大きければ、「ある事象が発生する」というクラスに分類し、そうでなければ「ある事象が発生しない」というクラスに分類します。

ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、分類問題を解くためのモデルで、確率論の定理であるベイズの定理を基にしています。
計算量が少なく処理が高速であるため、大規模データにも対応できる上、非常にシンプルで現実世界の複雑な問題に対してもうまく機能します。一方で、入力する特徴量が独立であると仮定しなければならないという制約があります。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）とは、2つのクラスを特徴量空間上で分離する線形関数（超平面）を求めるアルゴリズムです。アルゴリズムです。少ないデータ量でも正しく分離しやすいというメリットがあります。

k近傍法

k近傍法とは、分類タスクにおいて予測したいデータに特徴が近いk個のデータの属するクラスから、データのクラスを決定するアルゴリズムです。ただし、k近傍法ではすべての要素までの距離を計算する必要があるため、データが大きくなるほど膨大な数の計算が必要となり、データ量が制限されてしまうなどの欠点があります。

機械学習の精度を検証しよう

機械学習の性能を検証することで、モデルを評価します。このテスト方法には「ホールドアウト法」「交差検証法」というものがあります。以下では、それらについて解説します。

ホールドアウト法

ホールドアウト法は入力と正解がペアとなったデータを、訓練データと検証用のテストデータに分割し、評価を行う方法です。この方法ではまずトレーニングデータの入力と正解のペアから予測モデルを作成し、その後テストデータの入力を用いてモデルで予測を行います。そして、モデルの予測結果とテストデータの正解を比較することで予測性能を検証します。ホールドアウト法はその手軽さが特徴ですが、データ分割の仕方によってデータがばらつくため、性能評価に影響が出る問題点もあります。

交差検証法

一方、交差検証法ではデータをn個に分割しそのうち1つ選んでテストデータにし、それ以外を学習データとして学習することを繰り返し、最後にそれぞれの学習における性能の平均値をとって評価をする方法です。これにより、ホールドアウト法が抱えていた特定のデータのばらつきに性能が依存しているおそれを排除できます。nは3以上とし、多くの場合10分割交差検証が行われます。

高精度な機械学習機能を搭載するTRYETINGの「UMWELT」

このように、機械学習の実行には高いスキルと知識を持った人材が必要です。自社で高精度な機械学習を可能にするツールを導入したい場合は、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。

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まとめ

機械学習は人力では不可能な規模のデータを迅速に分析し、企業経営においても大きな利益をもたらす可能性をもった技術です。しかし、精度の高いモデルを構築するためには、知識と経験が必要になります。UMWELTであれば、精度の高い機械学習のモデルをプログラミングをすることなく誰でもかんたんに使用できます。ご興味ある場合は下記サービスページをご一読ください。

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