2019年7月9日こんにちわ。class="box23"]そもそも機械学習って何?AIを勉強したいけど機械学習との関係が知りたい。機械学習には具体的にどのようなものがあるのか、又まずは機械学習の概要を知りたい[/box]今回はこの様な方に向けた記事になります。今回のテーマは「機械学習の総論」です。機械学習について大まかにイメージできる様になるのが目標です。以下の記事でも機械学習については大まかに触れましたが、復習の意味も込めてまとめていきたいと思います。id="585"]難しく考えずに、機械学習にはどの様な種類のものがあるのか、気軽に流し読みしてください。それでは早速みていきましょう。機械学習に関連する用語集まずは機械学習とはどういうものかについて学びましょう。機械学習に関する色々な用語について紹介していきます。intelligence:人工知能)を支える根幹の技術が機械学習です。最近はAIという言葉が巷にあふれていますが、機械学習のことをAIという場合もあり、AIを意味する事がごちゃ混ぜになっている印象があります。そのAIってどの様なものがあるのでしょうか。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」>>【Wikipedia】人工知能ひと昔前だとAIといえば映画の世界ですが、現在では日常のあらゆるシーンでAIが多様されています。ディープラーニングの先にあるもの」また上図にもある様に、現在はAIの第3次ブームに入っています。」という調査結果がありますが、この調査結果にもある様に政府も認めているほど非常に注目されている分野でもあります。シンギュラリティ(技術的特異点)AI技術の発展は非常に目覚ましいものがありますが、ここでシンギュラリティ(技術的特異点)という問題があります。シンギュラリティ(技術的特異点)とはどの様な事をいうのでしょうか。シンギュラリティ(技術的特異点)とは、人工知能が発達し、人間の知性を超えることによって、人間の生活に大きな変化が起こるという概念を指します。シンギュラリティという概念は、人工知能の権威であるレイ・カーツワイル博士により提唱された「未来予測の概念」でもあります。>>【BizHINT】シンギュラリティ(技術的特異点)映画「ターミネーター」でも描かれていた様に、人工知能が人間を支配するという世界が将来現実になると考えたら少し怖いですね。2045年問題」コンピューターは人間超えるかこのようにAIの技術を進化と共に、人間がAIをどのようにコントロールしていくかも考えていかなければいけません。機会学習とは「機械」が「学習」するという言葉のとおり、PCがビッグデータを学習し、それを基にしてPCが判断を行うというものです。ここでいう「判断」とは、以下のような内容を指します。いう言葉を聞いた事がある方も多いと思います。機械学習と深層学習は何が違うのでしょうか。いう言葉について説明します。上図の様に機械学習の中には単回帰分析や深層学習など色々なものが存在します。ニューラルネットワークは簡単に言うと、人間の脳(神経回路)の構造を基にプログラムで再現した構造です。ニューラルネットワークの基礎解説:仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は人間の脳は多数の神経回路(ニューロン:neuron)で構成されており、ニューロンとニューロンが繋がることで、大量のデータを蓄積する事が出来る神経回路を形成しています。人間が外部から学習した情報を電気信号として神経回路の中を流れる仕組みが出来上がっており、新しいニューロンが繋がることで人間は新しいことを学習する事ができます。人間の脳(神経回路)の仕組みをコンピュータプログラム上で模しているので「ニューラル」という言葉をつけて「ニューラルネットワーク」と呼んでいます。ニューラルネットワークを利用してコンピュータに学習させるのが「深層学習」です。上図の関係でもある様に深層学習は機械学習の一部だと思ってください。ニューラルネットワークや深層学習の仕組みを理解するのは非常に難しく労力もかかるため、機械学習を行うためだけであれば、ぶっちゃけスルーしてokです。開発された深層学習を行うだけであれば「scikit-learn」や「Tensorflow」、「Keras」などのPythonのライブラリを使用することで比較的簡単に行う事ができます。教師あり学習と教師なし学習についてはこちらの記事でも詳しく記載していますので、是非ご参照ください。id="585"]機械学習では、ひとつの判断を下すために利用する大量のデータをどのように使って学習するのでしょうか。その方法は2つあります。2つの違いは、簡単に言えば「答えがあるか無いか」です。学習に使うデータに答えがある場合が「教師あり学習」、答えの無い場合が「教師なし学習」となります。写真をみて「これは○○の写真だ」と判断出来る場合には教師あり学習を使います。一方で、将来の予測を行う際には教師なし学習を使います。ついてはこちらの記事でも詳しく説明していますので、是非ご参照ください。いうAIの強化学習でできた囲碁をご存知でしょうか。DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムであり、2015年10月に、人間のプロ囲碁棋士を互先(ハンディキャップなし)で破った初のコンピュータ囲碁プログラムとなったAIの囲碁です。【Wikipedia】AlphaGoこのAlphaGoは最初のデータは、インターネット上に存在する大量の将棋・囲碁の手の内を「教師あり学習」で学習させます。ある程度学習を行ったらAI同士で対局させて、その中で強化学習を行う(より良い手を打ったら報酬を与える)ことで、AIとしての能力を自力で向上させます。ゲームでも活用している動画がYouTubeに落ちていたりしますが、この強化学習こそ今後の医療の発展には必要不可欠なのではないかと考えます。2つに分ける事ができます。この分類と回帰は教師あり学習に分類されます。「これは○○の写真だ」とコンピュータが判断するのは分類に該当します。解答が与えられていない画像から、正解の画像を正確に予測し抽出出来るのが分類だととらえてください。とらえたデータをもとに解析して、特徴を把握した上で「これは○○だ」と分類するわけです。回帰「数値を予測する」それに対して「病気の発症率」や「家賃の価格」など、連続的な数値について予測するのが回帰です。単回帰分析や重回帰分析などがありますが、回帰では統計学の知識や計算を使います。いうライブラリがあります。Pythonでは機械学習や深層学習を行う上で有用なライブラリが数多くあります。深層学習を学習する際には「Tensorflow」や「Keras」、「scikit-learn」があります。機械学習において初心者でも使いやすい特徴があるため、非常に人気のライブラリです。機械学習の特定の分野についてプログラムを作りたい場合は、他のライブラリの導入を検討した方が良い場合もあります。まとめ:機械学習の概要について如何でしたでしょうか。機会学習についての概要についてまとめました。巷でAI、機会学習、ディープラーニングと言われていますが、まずはAI・機械学習・ディープラーニング・強化あり学習・強化なし学習・回帰・分類について相関関係を把握する事で理解が深まると思います。皆様の知識の整理のお役に立てれば幸いです。き確率】」に引き続き、確率の基礎概念のまとめを行います。id="9336"]これから、機械学習やディープラーニングの学習をしたいけど、その過程で数学、特に確率を勉強する過程で挫折してしまった。いう方に向けた記事になります。title="この記事の内容"]統計学の基礎的な知識である、期待値や分散の意味の復習を行います。機械学習の勉強をしているけど、Python、数学、統計、、もう無理。挫折する気しかしない。勉強に時間を割きまくっているのに、全く知識が定着していない気がする。挫折を回避する方法が知りたい。この様な悩みを持つ方への記事になります。独学でPython〜機械学習についての勉強の始め方を知りたいです。これから機械学習の勉強したいのですが、仕事も忙しいし、何から始めれば良いのかわかりません。独学での機械学習の勉強方法や手順がわかりません。具体的な方法を教えてください。この様な疑問を解決します。都内の研究所で人工知能の研究をしています。産婦人科、プログラミング、機械学習、データサイエンス、ブログ(SEO)が大好きです。2017年度版】お問い合わせ業務依頼やお問い合わせは、『お問い合わせフォーム』からお願いいたします。当サイトは、人の健康に関わる健康食品やサプリメント等のアフィリエイトは行っておりません。そのため、企業様よりご依頼を頂く事もありますが、全てお断りをさせて頂いています。ご理解ご了承を頂けましたら幸いです。無料マガジンで連載を始めました。宜しければフォローをお願いいたします。twitterのfollowもお願いします。AI・プログラミングに関する情報発信をしています。AFFINGER5.。