はじめに
「AIは学ぶ」と言われると、まるで人間のように思えますが、実際には全く異なるプロセスが用いられています。
この記事では、AIがどのようにしてデータを利用して「学び」、特定のタスクを遂行する能力を得るのかを解説します。
これを理解することで、機械学習の基本的な仕組みをより深く知ることができます。
1.機械学習とは何か？
機械学習とは、AIが人間からの明確な指示を受けることなく、大量のデータをもとにパターンを学び、意思決定を行う技術のことを指します。
従来のプログラムとは異なり、「ルールを教える」のではなく、「データを分析させる」ことが特徴です。
機械学習の3つの種類
- 教師あり学習：正解ラベル付きのデータを用いて学習する手法。
たとえば、メールのスパム判定。 - 教師なし学習：ラベルなしデータからパターンを見つけ出す手法。
たとえば、顧客の購買行動のクラスタリングが挙げられます。 - 強化学習：試行錯誤を繰り返し、報酬を得ながら学ぶ手法。
たとえば、自動運転やゲームAIが該当します。
従来のプログラミングとの主な違い
1.アプローチ
従来のプログラミング
人間がルールを暗示的にコーディング
機械学習
データから自動的にルールを学習
2.柔軟性
従来のプログラミング
新しい状況に対応するには、人間がコードを書き換える必要がある
機械学習
新しいデータから学習し、自動的に適応できる
3.スケーラビリティ
従来のプログラミング
複雑な問題では、ルールの数が膨大になり、
管理が困難
機械学習
データ量が増えるほど、より精度の高い予測が可能
例：スパムメール
従来のプログラミング
特定のキーワードや送信者のリストを手動で更新
機械学習
過去のメールデータから特徴を学習し、
新しい種類のスパムも検出可能
2.機械学習の学習プロセス
機械学習のプロセスは、以下にステップに分けられます。
AIが学ぶためのデータ収集。データの質と量がモデルの性能を左右する。
・クリーニング
欠損値の処理、異常値の除去
・正規化
異なるスケールのデータを統一
・エンコーディング
カテゴリカルデータを数値に変換
・特徴量の作成
既存の特徴から新しい特徴を生成（例：日付から曜日を抽出）
・特徴量の選択
モデルの性能向上に寄与する重要な特徴を選択
適切なアルゴリズムを選び、データを基にモデルを学習させる
学習後、モデルの性能を検証
一般的な指標には、正確度、再現度、適合率、F1スコアなどがある
ハイパーパラメーターの調整やモデルのアンサンブルなどを行い、性能を向上させる
3.機械学習が得意なことと苦手なこと
得意なこと
パターン認識
例：顔認証システム、指紋認証
パターン認識
例：ソーシャルメディアの投稿分析
複雑な相関関係の発見
例：医療診断支援、推薦システム
反復的なタスク
例：製造ラインの品質管理、チャットボット
苦手なこと
因果関係の理解
例：「なぜ」という質問への回答が難しい
常識的推論
例：文脈や背景知識を必要とする判断
創造性を要するタスク
例：道徳的ジレンマへの対応
社会的影響を考慮した意思決定
少量データでの学習
例：稀少な疾病の診断
限られたサンプルからの一般化
まとめ
機械学習は、AIが膨大なデータを分析し、パターンを見つけることで特定のタスクを遂行する技術です。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習という異なる手法を駆使し、多くの分野で活用されています。
これらの仕組みを理解することで、AI技術の可能性と限界がより鮮明に見えるでしょう。
