主要な機械学習モデルの説明

機械学習 (ML) は、多くの分野でその価値が証明され続けている技術革新です。

機械学習は人工知能と深層学習に関連しています。私たちは常に進歩するテクノロジーの時代に生きているため、次に何が起こるかを予測し、ML を使用してアプローチを変更する方法を知ることができるようになりました。

したがって、手動の方法に限定されません。今日ではほぼすべてのタスクが自動化されています。さまざまな作業向けに設計されたさまざまな機械学習アルゴリズムがあります。これらのアルゴリズムは複雑な問題を解決し、何時間もの業務時間を節約できます。

この例としては、チェスをする、データを記入する、手術を行う、買い物リストから最適なオプションを選択するなどがあります。

この記事では機械学習のアルゴリズムとモデルについて詳しく説明します。

さぁ行こう！

機械学習とは何ですか?

機械学習は、高度なプログラムを必要とせずに、統計モデルとアルゴリズムを使用して、機械 (コンピューターなど) が学習して適応する能力を構築する必要があるスキルまたはテクノロジーです。

この結果、機械は人間と同じように動作します。これは人工知能の一種で、データを活用してそれ自体を改善することで、ソフトウェア アプリケーションの予測やさまざまなタスクの実行の精度を高めることができます。

コンピューティング テクノロジーは急速に成長しているため、今日の機械学習は過去の機械学習と同じではありません。機械学習は、パターン認識から特定のタスクを実行するための学習理論に至るまで、その存在を証明しています。

機械学習を使用すると、コンピューターは以前の計算から学習して、再現可能で信頼性の高い決定と結果を生成します。言い換えれば、機械学習は新たな勢いを増している科学なのです。

多くのアルゴリズムが長い間使用されてきましたが、複雑な計算をビッグ データに自動的に、ますます高速に、何度も適用できる機能は最近の開発です。

公開されている例としては、次のようなものがあります。

• Netflix や Amazon などのオンラインのおすすめ割引や特典
• 自動運転で大々的に宣伝された Google 車
• 不正行為を検出し、それらの問題を回避するいくつかの方法を提案する

などなど。

なぜ機械学習が必要なのでしょうか?

機械学習は、すべてのビジネス オーナーが顧客の行動やビジネス運営パターンなどを知るためにソフトウェア アプリケーションに実装する重要な概念です。最新の製品開発をサポートします。

Google、Uber、Instagram、Amazon などの多くの大手企業は、機械学習を業務の中心に据えています。ただし、大量のデータを扱う業界は、機械学習モデルの重要性を認識しています。

組織はこのテクノロジーを使用して効率的に作業できます。金融サービス、政府、ヘルスケア、小売、運輸、石油ガスなどの業界は、機械学習モデルを使用して、より価値のある顧客結果を提供しています。

機械学習を使用しているのは誰ですか?

現在、機械学習は多くのアプリケーションで使用されています。最もよく知られている例は、Instagram、Facebook、Twitter などのレコメンデーション エンジンです。

Facebook は機械学習を利用して、ニュース フィードでのメンバーのエクスペリエンスをパーソナライズしています。ユーザーが頻繁に立ち止まって同じカテゴリの投稿をチェックすると、レコメンデーション エンジンは同じカテゴリの投稿をさらに表示し始めます。

画面の裏側では、レコメンデーション エンジンがメンバーのパターンを通じてオンラインでの行動を研究しようとします。ユーザーがアクションを変更すると、ニュース フィードが自動的に調整されます。

レコメンデーション エンジンに関連して、多くの企業は同じ概念を使用して重要なビジネス手順を実行しています。彼らです：

• 顧客関係管理 (CRM) ソフトウェア : 機械学習モデルを使用して訪問者の電子メールを分析し、最も重要なメッセージに最初にすぐに応答するよう営業チームに促します。
• ビジネス インテリジェンス (BI) : 分析および BI ベンダーは、このテクノロジーを使用して重要なデータ ポイント、パターン、異常を特定します。
• 人事情報システム (HRIS) : ソフトウェア内で機械学習モデルを使用してアプリケーションをフィルタリングし、必要なポジションに最適な候補者を認識します。
• 自動運転車 : 機械学習アルゴリズムにより、自動車製造会社は物体を識別したり、ドライバーの行動を感知して、事故を防ぐために即座に警告することが可能になります。
• 仮想アシスタント : 仮想アシスタントは、教師ありモデルと教師なしモデルを組み合わせて音声を解釈し、コンテキストを提供するスマート アシスタントです。

機械学習モデルとは何ですか?

ML モデルは、いくつかのパターンを判断して認識するようにトレーニングされたコンピューター ソフトウェアまたはアプリケーションです。データを利用してモデルをトレーニングし、そのデータから学習するアルゴリズムをモデルに提供できます。

たとえば、ユーザーの表情に基づいて感情を認識するアプリケーションを作成したいとします。ここでは、さまざまな感情がラベル付けされた顔のさまざまな画像をモデルに供給し、モデルを適切にトレーニングする必要があります。これで、アプリケーションで同じモデルを使用して、ユーザーの気分を簡単に判断できるようになりました。

簡単に言えば、機械学習モデルは単純化されたプロセス表現です。これは、何かを判断したり、消費者に何かを推奨したりする最も簡単な方法です。モデル内のすべては近似値として機能します。

たとえば、地球儀を描いたり、製造したりするとき、私たちはそれに球の形を与えます。しかし、実際の地球は私たちが知っているように球形ではありません。ここでは、何かを構築するための形状を仮定します。 ML モデルも同様に機能します。

さまざまな機械学習モデルとアルゴリズムを見ていきましょう。

機械学習モデルの種類

すべての機械学習モデルは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分類されます。教師あり学習と教師なし学習は、さらに異なる用語として分類されます。それぞれについて詳しく説明しましょう。

教師あり学習

教師あり学習は、基本的な関数の学習を伴う単純な機械学習モデルです。この関数は入力を出力にマッピングします。たとえば、2 つの変数で構成されるデータセットがある場合、入力として年齢、出力として身長を指定します。

教師あり学習モデルを使用すると、人の年齢に基づいて身長を簡単に予測できます。この学習モデルを理解するには、サブカテゴリを確認する必要があります。

#1. 分類

分類は、機械学習の分野で広く使用されている予測モデリング タスクであり、特定の入力データに対してラベルが予測されます。モデルが学習する入力と出力の幅広いインスタンスを含むトレーニング データ セットが必要です。

トレーニング データ セットは、入力データ サンプルを指定されたクラス ラベルにマッピングする最小の方法を見つけるために使用されます。最後に、トレーニング データ セットは、多数の出力サンプルを含む問題を表します。

スパム フィルタリング、ドキュメント検索、手書き文字認識、不正行為検出、言語識別、感情分析に使用されます。この場合、出力は離散的です。

#2. 回帰

このモデルでは、出力は常に連続的です。回帰分析は本質的に、1 つ以上の独立変数とターゲット変数または従属変数の間の関係をモデル化する統計的アプローチです。

回帰を使用すると、他の独立変数が一定である一方で、独立変数に関連して従属変数の数がどのように変化するかを確認できます。給与、年齢、気温、価格、その他の実際のデータを予測するために使用されます。

回帰分析は、一連のデータから予測を生成する「最良の推測」方法です。簡単に言うと、最も正確な値を取得するために、さまざまなデータ点をグラフに当てはめることです。

例 : 航空券の価格の予測は、一般的な回帰ジョブです。

教師なし学習

教師なし学習は基本的に、ラベル付けされた結果を参照せずに、推論を導き出したり、入力データからパターンを見つけたりするために使用されます。この手法は、人間の介入を必要とせずに、隠されたデータのグループ化とパターンを発見するために使用されます。

情報の相違点と類似点を発見できるため、この技術は顧客のセグメンテーション、探索的データ分析、パターンと画像の認識、クロスセル戦略に最適です。

教師なし学習は、特異値分解と主成分分析という 2 つのアプローチを含む次元削減プロセスを使用して、モデルの有限数の特徴を削減するためにも使用されます。

#1. クラスタリング

クラスタリングは、データ ポイントのグループ化を含む教師なし学習モデルです。これは、不正行為の検出、文書の分類、顧客のセグメント化に頻繁に使用されます。

最も一般的なクラスタリングまたはグループ化アルゴリズムには、階層クラスタリング、密度ベースのクラスタリング、平均シフト クラスタリング、および K 平均法クラスタリングが含まれます。クラスターを見つけるためにアルゴリズムごとに異なる方法で使用されますが、目的はどの場合でも同じです。

#2. 次元削減

これは、考慮中のさまざまな確率変数を削減して、主変数のセットを取得する方法です。言い換えれば、特徴セットの次元を削減するプロセスは、次元削減と呼ばれます。このモデルの一般的なアルゴリズムは主成分分析と呼ばれます。

この呪いは、予測モデリング活動により多くの入力を追加することになり、モデル化がさらに困難になるという事実を指します。一般にデータの視覚化に使用されます。

強化学習

強化学習は、エージェントが環境と対話する方法を学習する学習パラダイムであり、一連の正しいアクションに対して、場合によっては報酬を受け取ります。

強化学習モデルは、試行錯誤しながら学習を進めます。一連の成功結果により、モデルは特定の問題に対する最適な推奨事項を開発する必要がありました。これは、ゲーム、ナビゲーション、ロボット工学などでよく使用されます。

機械学習アルゴリズムの種類

#1. 線形回帰

ここでの考え方は、必要なデータに可能な限り最適な方法で適合する行を見つけることです。線形回帰モデルには、多重線形回帰と多項式回帰を含む拡張機能があります。これは、データに適合する最適な平面とデータに適合する最適な曲線をそれぞれ見つけることを意味します。

#2. ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は線形回帰アルゴリズムに非常に似ていますが、本質的には有限数の結果 (たとえば 2 つ) を取得するために使用されます。結果の確率をモデル化する際には、線形回帰よりもロジスティック回帰が使用されます。

ここでは、出力変数が 0 と 1 の間になるようにロジスティック方程式が見事に構築されています。

#3. デシジョンツリー

デシジョン ツリー モデルは、戦略計画、機械学習、オペレーションズ リサーチで広く使用されています。ノードで構成されます。ノードの数が多いほど、より正確な結果が得られます。デシジョン ツリーの最後のノードは、より迅速な意思決定に役立つデータで構成されます。

したがって、最後のノードはツリーの葉とも呼ばれます。デシジョン ツリーは簡単かつ直観的に構築できますが、精度の点では不十分です。

#4. ランダムフォレスト

アンサンブル学習手法です。簡単に言えば、決定木から構築されています。ランダム フォレスト モデルには、真のデータのブートストラップされたデータセットを使用することにより、複数のデシジョン ツリーが含まれます。ツリーの各ステップで変数のサブセットがランダムに選択されます。

ランダム フォレスト モデルは、すべての決定木の予測モードを選択します。したがって、「多数決」モデルに依存すると、エラーのリスクが軽減されます。

たとえば、個別の決定木を作成し、モデルが最後に 0 を予測した場合、何も得られません。ただし、一度に 4 つのデシジョン ツリーを作成すると、値 1 が得られる可能性があります。これがランダム フォレスト学習モデルの威力です。

#5. サポートベクターマシン

サポート ベクター マシン (SVM) は教師あり機械学習アルゴリズムであり、最も基本的なレベルについて言えば複雑ですが直感的です。

たとえば、2 種類のデータまたはクラスがある場合、SVM アルゴリズムはそのデータ クラス間の境界または超平面を見つけて、2 つの間のマージンを最大化します。 2 つのクラスを分離する平面または境界は多数ありますが、1 つの平面でクラス間の距離またはマージンを最大化できます。

#6. 主成分分析 (PCA)

主成分分析とは、3 次元などの高次元の情報を 2 次元などのより小さな空間に投影することを意味します。これにより、データの次元が最小限になります。こうすることで、位置を妨げることなく、モデル内の元の値を維持しながら、寸法を減らすことができます。

簡単に言うと、これは、データセット内に存在する複数の変数を最小の変数にまで下げるために特に使用される次元削減モデルです。これは、測定スケールが同じで、他の変数よりも高い相関関係を持つ変数をまとめることで実行できます。

このアルゴリズムの主な目的は、新しい変数グループを表示し、作業を行うための十分なアクセスを提供することです。

たとえば、PCA は、幸福、研究文化、行動に関する調査など、多くの質問や変数を含む調査を解釈するのに役立ちます。 PCA モデルを使用すると、これの最小限の変数を確認できます。

＃7。 ナイーブ・ベイズ

Naive Bayes アルゴリズムはデータ サイエンスで使用され、多くの業界で使用される人気のあるモデルです。このアイデアは、「P が与えられた場合の Q (出力変数) の確率はいくらか」のような確率方程式を説明するベイズの定理から取られています。

これは、今日のテクノロジー時代に使用されている数学的な説明です。

これらとは別に、回帰部分で言及したデシジョン ツリー、ニューラル ネットワーク、ランダム フォレストなどのいくつかのモデルも分類モデルに含まれます。これらの項の唯一の違いは、出力が連続ではなく離散であることです。

#8. ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークは、やはり業界で最も使用されているモデルです。それは本質的にさまざまな数学方程式のネットワークです。まず、1 つ以上の変数を入力として受け取り、方程式のネットワークを通過します。最終的には、1 つ以上の出力変数で結果が得られます。

言い換えれば、ニューラル ネットワークは入力のベクトルを受け取り、出力のベクトルを返します。数学における行列に似ています。入力層と出力層の中央に、線形関数と活性化関数の両方を表す隠れ層があります。

#9. K 最近傍 (KNN) アルゴリズム

KNN アルゴリズムは、分類問題と回帰問題の両方に使用されます。データ サイエンス業界では、分類問題を解決するために広く使用されています。さらに、利用可能なすべてのケースを保存し、k 個の隣接者の投票を取得することによって今後のケースを分類します。

距離機能が測定を実行します。たとえば、ある人に関するデータが必要な場合は、友人や同僚など、その人に最も近い人に話す必要があります。同様に、KNN アルゴリズムが機能します。

KNN アルゴリズムを選択する前に、3 つのことを考慮する必要があります。

• データは前処理する必要があります。
• 変数は正規化する必要があります。そうしないと、より大きな変数がモデルに偏りを与える可能性があります。
• KNN は計算コストが高くなります。

＃10。 K 平均法クラスタリング

これは、クラスタリング タスクを解決する教師なし機械学習モデルに基づいています。ここでは、データセットがいくつかのクラスター (K としましょう) に分類され、クラスター内のすべてのポイントがデータから異種および同種になるように分類されます。

K-Means は次のようなクラスターを形成します。

• K 平均法では、クラスターごとに重心と呼ばれる K 個のデータ ポイントが選択されます。
• すべてのデータ ポイントは、最も近いクラスター (重心) を持つクラスター、つまり K 個のクラスターを形成します。
• これにより、新しい重心が作成されます。
• 次に、各点の最も近い距離が決定されます。このプロセスは、重心が変化しなくなるまで繰り返されます。

結論

機械学習のモデルとアルゴリズムは、重要なプロセスにとって非常に重要です。これらのアルゴリズムにより、私たちの日常生活が簡単かつシンプルになります。こうすることで、最も巨大なプロセスを数秒で実行することが容易になります。

このように、ML は現在多くの業界で使用されている強力なツールであり、その需要は継続的に増加しています。そして、複雑な問題に対してさらに正確な答えが得られる日もそう遠くありません。