初心者向けの機械学習の概要：歴史、機能、分類とは

機械学習の概要

機械学習は、今日のテクノロジー主導の市場で高い需要があります。 これは、世界を席巻し、コンピュータサイエンスの世界に革命をもたらした最新のトレンドです。 さらに、アプリケーションによって生成される大量のデータにより、計算能力が大幅に向上し、学生や候補者の間で機械学習スキルの人気と需要が高まっています。

機械学習はさまざまな分野で使用されています。 基本的なタスクの自動化から貴重な洞察の提供まで、飛躍的に業界やビジネスに利益をもたらしてきました。 機械学習は、フィットネストラッカー、インテリジェントホームアシスタント、ヘルスケアシステム、自動運転車などの日常的なデバイスに実装されています。 機械学習が実装されているその他の重要な例は次のとおりです。-

• 予測：機械学習は、ローンを発行する前に障害確率を通勤するのに役立つ予測システムで主に使用されてきました。
• 画像認識：現在、顔検出と画像検出が大流行しており、機械学習によってそれが可能になりました。
• 音声認識：画像認識と同様に音声認識があります。 機械学習で広く実装されています。
• 医療診断：機械学習は、癌性組織を検出するために医療技術に実装されています。
• 金融業界と取引：機械学習は、信用調査や不正の検出のために企業で広く使用されています。

機械学習またはMLは、データ分析の不可欠な部分です。 これは、研究者、エンジニア、データサイエンティスト、およびアナリストが信頼できる情報を予測して提供するのに役立つ複雑なアルゴリズムとモデルを作成するために使用されます。

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機械学習の歴史

「機械学習」は、人工知能とコンピューターゲームのパイオニアであり専門家であるアーサーサミュエルによって1959年に造られた用語です。 彼はそれを、コンピューターがプログラムされていなくても学習できるようにするプロセスとして定義しました。

1940年代に、手動で操作できる最初のコンピューターシステムが発明されました。これは、ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Computer）として知られています。 それは、人間の学習と思考をシミュレートできる機械を構築するというアイデアの始まりでした。

統計のおかげで、機械学習は1990年代に普及し、AIで確率論的アプローチを生み出し、さらにデータ駆動型アプローチに移行しました。 これにより、科学者は、大規模なデータセットから学習するための分析機能を備えたインテリジェントシステムについて考え、設計し、構築するための道が開かれました。

機械学習の分類

機械学習の実装は、学習システムで利用できる学習の「信号」または「応答」に基づいて、3つの異なるカテゴリに分類できます。 それらは次のとおりです：-

1.教師あり学習

アルゴリズムがサンプルデータと、クラスやタグなどの文字列ラベルまたは数値で構成される相関ターゲット応答を使用し、後で新しい例が与えられたときに正しい応答を予測する方法を学習する場合、教師あり学習と呼ばれます。 これは、教師の監督下での人間の学習に似たアプローチであり、生徒は教師から提供された良い例を記憶します。 次に、学生はこれらのターゲット例から一般的なルールを作成します。

2.教師なし学習

教師なし学習とは、アルゴリズムが相関応答のない単純な例から学習し、アルゴリズムのデータパターンの決定のみを残す場合です。 このアルゴリズムは通常、データをまったく異なるものに再構築します。たとえば、クラスを表す新しい機能や関連付けられていない値のコレクションなどです。

これらは、データアナリストにデータの意味についての洞察を与えるのに非常に役立ち、教師あり機械学習アルゴリズムを改善するための貴重なヒントを提供します。 2つのオブジェクト間の類似性を観察することによって、特定のものまたはインスタンスが同じカテゴリからのものであると判断することを学ぶ人間とほぼ同じです。 ウェブを閲覧することで出くわすレコメンデーションシステムと広告は、マーケティングの自動化であり、この種の教師なし自動学習に基づいています。

3.強化学習

ラベルのない例でアルゴリズムが提示された場合、それは教師なし学習のタイプとして分類できます。 ただし、アルゴリズムによって提案されたソリューションに従って例に正または負のフィードバックが伴う場合、それは強化学習です。 この学習カテゴリは、決定を下し、結果をもたらすためにアルゴリズムが必要なアプリケーションに関連しています。

これは、人間の学習の試行錯誤の方法に似ています。 試行錯誤の方法を通じて、アルゴリズムは特定の行動方針が他の行動方針ほど成功する可能性が低いことを学習します。 強化学習に関して引用する最も良い例の1つは、コンピューターがビデオゲームを独立してプレイすることを学ぶときです。 このアプリケーションは、敵を避けながら、プレイヤーを迷路に閉じ込めるなどの特定のインスタンスまたは状況のアルゴリズムの例を示します。

4.半教師あり学習

半教師あり学習とは、未完成のトレーニング信号がいくつかの欠落したターゲット出力とともに提供される場合です。 この原則の例外的なケースの1つは、変換と呼ばれ、ターゲットが欠落している部分を除いて、問題インスタンスのセット全体が学習時に決定されます。

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機械学習はどのように機能しますか？

以下は、機械学習がどのように機能するかを理解するための手順です。

• データ収集：最初に、処理に適した任意の形式の過去のデータが収集されます。 データの品質が向上すればするほど、モデリングに適したものになります。
• データ処理：ほとんどの場合、データは生の形式で収集され、前処理する必要があります。 住宅の価格を属性の平均値に置き換えることができるなど、数値属性にはいくつかの欠落値が存在する可能性があります。 ただし、カテゴリ特性の欠落している値は、最頻値が最も高い特性に置き換えることができます。 これは、使用するフィルターの種類によって異なります。
• 入力データの分割：入力データは、トレーニング、相互検証、およびテストセットに分割する必要があります。 セット間の比率は6：2：2である必要があります
• モデルの構築：モデルは、トレーニングセットで適切な技術とアルゴリズムを使用して構築する必要があります。
• 概念化モデルのテスト：概念化モデルは、トレーニング中にモデルに入力されなかったデータと、F1スコア、再現率、適合率などの指標を使用したパフォーマンスの評価でテストされます。

結論

機械学習スキルは、現在私たちの生活に欠かせないAIの人気の高まりと進歩により、現在、求人市場で求められているトップスキルの1つです。

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