AIの解説者 | ページ 15 | AIの超マニュアル

学習データのカットオフ：精度向上の鍵

機械学習のモデルを作るには、たくさんのデータを使って学習させるのが普通です。データが多ければ多いほど、賢いモデルができるように思えますよね。しかし、場合によっては、集めたデータ全てを使うことが、必ずしも良い結果に繋がるとは限りません。そこで出てくるのが「学習データのカットオフ」という考え方です。これは、ある基準を決めて、学習に使うデータの一部をわざと使わないようにすることを指します。では、なぜわざわざデータを減らす必要があるのでしょうか？学習データのカットオフは、主に過去のデータを使って未来を予測するような場合に重要になります。例えば、来年の洋服の売れ行きを予測するために、過去10年間の売上データを使いたいとします。しかし、10年前の流行と今の流行は大きく違いますよね？10年前のデータは、現在の状況を反映していない可能性があり、モデルの予測精度を下げてしまう原因になりかねません。そこで、学習データのカットオフを行い、例えば、過去3年間のデータのみに絞って学習させることで、より精度の高い予測モデルを作ることができるのです。このように、学習データのカットオフは、過去のデータの影響を適切に調整し、より現実に即したモデルを作るために欠かせないテクニックと言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

機械学習における未学習：原因と対策

- 未学習とは機械学習モデルを構築する過程において、避けて通れない課題の一つに「未学習」の状態があります。これは、まるで新しいことを学ぶ前の状態のように、モデルが与えられたデータから十分な知識やパターンを習得できていない状態を指します。この状態は、学習の進み過ぎによって生じる「過学習」とは対照的な概念として理解されます。未学習状態にあるモデルは、学習に用いた訓練データに対しても期待するほどの精度が出せないという特徴があります。これは、例えるなら、試験勉強を始めたばかりで、まだ問題の解き方や重要なポイントを理解できていない状態に似ています。その結果、訓練データと似たような新しいデータに対しても、正確な予測や判断を行うことができません。では、なぜこのような未学習状態が起こるのでしょうか？その主な原因は、モデルがデータの背後に隠された真の関係性や法則性を捉えきれていないことにあります。これは、複雑なパズルを解く際に、ピース同士の繋がりを見つけるための試行錯誤が足りない状況に例えられます。未学習を防ぎ、モデルの精度を高めるためには、より多くのデータを与えたり、学習時間を調整したりするなどの対策が必要となります。適切な学習プロセスを経ることで、モデルはデータの深い意味を理解し、高精度な予測を実現できるようになるのです。

2024.09.06

ニューラルネットワーク

音色の指紋：メル周波数ケプストラム係数

私たちが日々耳にする音は、高さや大きさだけで決まるのではありません。同じ高さで同じ大きさの音であっても、全く違う音に聞こえることがあります。例えば、同じ高さの音をバイオリンで奏でたときと、フルートで奏でたときを想像してみてください。どちらも同じ音符を演奏しているのに、異なる楽器だとすぐに分かりますよね。これは、音の高さと大きさ以外にも、音を特徴づける要素が存在することを示しています。私たちはこの要素を「音色」と呼んでいます。音色は、楽器や声の種類を見分けるだけでなく、感情や雰囲気を伝える上でも重要な役割を担っています。優しい音色、力強い音色、温かい音色など、音色によって私たちは様々な印象を受け取ります。さて、この音色をコンピュータで扱うためには、音を数字の羅列に変換する必要があります。音の高さや大きさは比較的簡単に数値化できますが、音色を数値化するのは容易ではありません。音色は、倍音と呼ばれる様々な周波数の音が複雑に組み合わさることで生まれており、その組み合わせ方は無限に存在するからです。そこで登場するのが「音色の特徴量」です。これは、複雑な音色の情報を、コンピュータで扱いやすいように数値化したものです。音色の特徴量には様々な種類があり、それぞれが音色の異なる側面を表しています。例えば、音の明るさ、温かさ、鋭さなどを数値化することで、コンピュータは音色の違いを認識し、処理することが可能になります。

2024.09.06

アルゴリズム

RAE：異なる尺度を扱う時の誤差評価

機械学習の世界では、あるデータを使って別のデータを予測する回帰モデルが幅広く活用されています。例えば、過去の商品の売れ行きデータから今後の売上を予測したり、家の広さや建築されてからの年数から価格を予測したりすることが可能となります。このようなモデルの性能を評価するには、モデルが予測した値と実際の値がどれくらいずれているかを測ることが重要となります。このずれの大きさを測る指標として、平均二乗誤差（MSE）や決定係数（R²）などがよく用いられます。平均二乗誤差は、予測値と実際の値の差を二乗したものを平均した値です。この値が小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示しています。一方、決定係数は、予測値が実際の値をどれくらい説明できているかを表す指標です。0から1の値を取り、1に近いほどモデルの適合度が高いことを意味します。これらの指標を用いることで、異なる回帰モデルを比較したり、モデルの改善度合いを測ったりすることができます。回帰モデルを構築する際には、これらの評価指標を理解し、適切に用いることが重要です。

2024.09.06

アルゴリズム

マルチモーダル：AIの五感を研ぎ澄ます

近年、人工知能の分野では「マルチモーダル」という言葉を耳にすることが多くなりました。人間が視覚、聴覚、触覚など様々な感覚を駆使して世界を認識しているように、この「マルチモーダルAI」も複数の感覚を模倣することで、より深く人間や世界を理解しようとしています。従来の人工知能は、主に文章などのテキストデータを分析することに長けていました。しかし、私たち人間が五感を用いて生活しているように、真の意味で世界を理解するためには、視覚や聴覚など、複数の感覚から得られる情報を統合的に処理する必要があります。この考え方が、「マルチモーダルAI」の開発を推し進める原動力となっています。例えば、自動運転技術を考えてみましょう。安全な自動運転を実現するためには、周囲の状況を正確に把握することが不可欠です。従来の技術では、カメラ画像による物体認識が主流でしたが、マルチモーダルAIを用いることで、カメラ画像に加えて、レーダーやセンサーから得られる距離情報、音声データから周囲の状況を判断するなど、より高度な状況認識が可能になります。このように、マルチモーダルAIは、従来のAIでは難しかった複雑なタスクを処理することを可能にする、革新的な技術として期待されています。今後、医療診断や介護、エンターテイメントなど、様々な分野での応用が期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

言葉の意味をベクトルで表現する埋め込み表現

- 埋め込み表現とは人間は、「りんご」と聞いて、それが赤や緑色の果物で、甘酸っぱい味がすることや、木になっていることなどをイメージできます。しかし、コンピューターは「りんご」という文字列をただの情報として認識するだけで、その意味を理解することはできません。そこで登場したのが「埋め込み表現」という技術です。埋め込み表現は、言葉の意味を、コンピューターが理解できる数値のベクトルに変換します。例えば、「りんご」という言葉を100個の数値が並んだベクトル[0.25, -0.11, 0.83, ...]で表すことができます。このベクトルは、言葉の意味を捉え、似た意味の言葉は似たベクトルを持つように設計されています。つまり、「りんご」と「みかん」のように意味の近い言葉は、ベクトル空間上で近くに配置されるのです。従来の自然言語処理では、単語を単なる記号として扱っていました。そのため、「りんご」と「みかん」が似ていることをコンピューターに理解させることは困難でした。しかし、埋め込み表現を用いることで、言葉の意味を計算機に理解させることができるようになりました。この技術は、機械翻訳、文章要約、文章生成など、様々な自然言語処理のタスクで大きな成果を上げています。例えば、機械翻訳では、埋め込み表現を用いることで、より自然で正確な翻訳が可能になりました。また、文章要約では、文章の意味を正確に捉え、重要な情報を抽出することができるようになりました。このように、埋め込み表現は、自然言語処理の可能性を大きく広げる技術として注目されています。

2024.09.06

言語学習

分かりやすく解説！サポートベクターマシン入門

- データ分類の立役者、サポートベクターマシンとは？サポートベクターマシン(SVM)は、機械学習という分野で、データの分類や回帰に広く活用されているアルゴリズムです。膨大なデータの中からパターンを学習し、未知のデータに対しても高い精度で分類を行うことができます。SVMは、データ群を最もよく分類できる境界線を見つけることで分類を行います。この境界線は、データ群をできるだけ大きく隔てるように引かれます。例えば、犬と猫の画像を分類する場合、SVMは犬の画像群と猫の画像群を最もよく分ける境界線を学習します。この境界線は、新しい犬や猫の画像を分類する際にも役立ちます。SVMの特徴の一つに、高次元データにも対応できる点が挙げられます。高次元データとは、変数が非常に多いデータのことです。例えば、メールの文章を分類する場合、単語の出現頻度などを変数とすると、数万次元という高次元データになることがあります。SVMは、このような高次元データに対しても効率的に学習を行うことができます。SVMは、迷惑メールの判別や画像認識、文字認識、遺伝子解析など、様々な分野で応用されています。例えば、迷惑メールの判別では、SVMは過去に受信したメールの文章の特徴を学習し、新しいメールが迷惑メールかどうかを判定します。このように、SVMはデータ分類において非常に強力なツールであり、今後も様々な分野で活躍が期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

音の世界の物差し：メル尺度

私たちが日々耳にしている音は、空気の振動によって生まれます。この振動の速さを表すのが周波数で、単位はヘルツ(Hz)を用います。周波数が高いほど高い音、低いほど低い音として感じられます。たとえば、ピアノの鍵盤で言うと、右に行くほど高い音になりますが、これは、鍵盤を叩くことで発生する振動の周波数が高くなるためです。しかし、人間の耳は、すべての周波数の音を同じように聞き取れるわけではありません。周波数の違いを聞き分けられる能力は、周波数帯域によって異なり、特に低い周波数帯域では、その差を認識するのが難しくなります。例えば、1000Hzと1100Hzの音の違いは、多くの人が簡単に聞き分けられます。これは、100Hzの差が、1000Hzに対しては大きな変化として認識されるためです。一方、100Hzと110Hzの音の違いを聞き分けるのは容易ではありません。これは、100Hzの差が、100Hzに対しては、相対的に小さな変化としか認識されないためです。このように、人間の耳は、高い音ほど周波数のわずかな違いにも敏感ですが、低い音は、周波数の違いを大きくしないと、別の音として認識することができません。これは、人間の聴覚の特性の一つと言えます。

2024.09.06

その他

生成AIを支えるGPU：その役割と重要性

- 画像処理を担うGPU 私たちが普段何気なく目にしているスマートフォンやパソコンの画面表示は、実は「GPU」と呼ばれる小さな電子部品の働きによって支えられています。GPUは、Graphics Processing Unitの略称で、コンピューターの中で、特に画像処理に特化した役割を担っています。 GPUの大きな特徴は、CPUと呼ばれるコンピューターの頭脳に当たる部分よりも、はるかに多くの計算を同時に行える点にあります。この並列処理能力の高さこそが、高画質の画像や映像をスムーズに表示するために欠かせない要素なのです。例えば、ゲーム画面に表示されるキャラクターの動きや、映画の迫力ある爆発シーンなども、GPUが膨大な数の計算を瞬時に行うことで、初めて私たちの前にリアルに表現されます。もしもGPUの処理速度が遅ければ、映像はカクカクと途切れてしまい、快適に楽しむことはできません。このように、GPUは私たちの視覚体験を大きく向上させてくれる、縁の下の力持ちと言えるでしょう。

2024.09.06

GPU

本番環境運用：機械学習モデル成功の鍵

機械学習モデルの開発が完了し、いよいよ現実世界での活躍の場となる本番環境への移行となります。開発段階では、精度の高いモデル構築に注力しますが、本番環境への移行は新たな段階の始まりと言えます。なぜなら、開発環境と本番環境では、考慮すべき点が大きく異なるからです。開発環境では、実験や検証が主な目的のため、比較的小規模なデータセットを使用することが一般的です。しかし、本番環境では、実際のお客様のデータという、より大規模かつ変化し続けるデータに対処しなければなりません。そのため、モデルの精度を維持するために、継続的な学習や更新が必要となるケースも少なくありません。また、開発環境では処理速度は重要な要素ではありますが、本番環境では、リアルタイムでの応答速度が求められます。お客様にストレスなくサービスを利用していただくためには、モデルの軽量化や処理の最適化が欠かせません。さらに、セキュリティ面も看過できません。開発環境とは異なり、本番環境では、個人情報などの機密情報を扱うケースも多いため、厳重なセキュリティ対策が求められます。このように、本番環境への移行は、単にモデルを配置するだけではなく、多岐にわたる要素を考慮する必要があります。開発段階から、本番環境での運用を想定した準備を進めることが、モデルの成功を左右する重要な鍵となるでしょう。

2024.09.06

その他

ロジスティック回帰で予測してみよう

- ロジスティック回帰とはロジスティック回帰は、ある出来事が起こる確率を予測するために使われる統計的な手法です。例えば、新しい商品が発売された時、企業は顧客それぞれがその商品を購入するかどうかを知りたいと思うでしょう。しかし、顧客一人ひとりに尋ねることは現実的ではありません。そこで、ロジスティック回帰を用いることで、顧客の年齢や性別、過去の購入履歴といった情報から、その顧客が新商品を購入する確率を予測することができます。この手法は、結果が「はい」か「いいえ」の二択になる事象を予測する際に特に有効です。例えば、「顧客が商品を購入するかどうか」「ローンが承認されるかどうか」「病気が治癒するかどうか」といった予測に活用できます。ロジスティック回帰は、マーケティングや金融、医療といった幅広い分野で広く活用されています。マーケティングでは、顧客の購買行動を予測するために、金融では、ローンの焦げ付きリスクを評価するために、医療では、病気の発症リスクを予測するために、それぞれロジスティック回帰が活用されています。このように、ロジスティック回帰は、様々な分野でデータに基づいた意思決定を行うために欠かせない手法と言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

決定係数R2：モデルの当てはまりの良さを見る

- 決定係数とは決定係数R²は、統計学や機械学習の分野において、構築したモデルが実際のデータにどれだけ当てはまっているかを評価する指標の一つです。この値は0から1の間で表され、1に近いほどモデルがデータをうまく説明できていることを示します。例えば、ある現象を説明するモデルを作成し、その決定係数が0.8であったとします。これは、目的とする変数の変化のうち80%がモデルによって説明できることを意味します。言い換えれば、観測されたデータのばらつきの80%が、モデルに含まれる説明変数によって説明できるということです。残りの20%は、モデルでは説明できない要因やランダムな誤差によって生じていると考えられます。決定係数は、モデルの適合度を直感的に理解しやすい指標であるため、広く用いられています。しかし、決定係数が高いからといって、必ずしもモデルが妥当であるとは限りません。過剰に多くの変数をモデルに含めると、決定係数は高くなりますが、モデルの解釈が困難になる場合があります。そのため、決定係数だけでなく、他の指標も合わせて検討することが重要です。

2024.09.06

アルゴリズム

メタバース：インターネットの未来

- メタバースとはインターネット上に広がる、まるで現実世界をそのまま再現したかのような仮想空間、それがメタバースです。まるでSF映画から飛び出してきたかのような世界が、インターネット上に現実のものになろうとしています。世界中で、このメタバースを実現しようという取り組みが熱気を帯びており、大きな注目を集めています。メタバースでは、まるでオンラインゲームの世界のように、利用者は自分自身の分身となるアバターを使って仮想空間の中に入っていきます。その仮想空間の中では、他の利用者たちと自由に会話したり、一緒にゲームやイベントに参加したりすることができます。さらに、仮想空間内での買い物も楽しむことができるなど、現実世界と同じような活動ができるように設計されているのが特徴です。メタバースは、インターネットの可能性を大きく広げ、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めています。例えば、今まで距離や時間の制約によって諦めなければいけなかったことを、メタバース上で実現できるようになるかもしれません。遠く離れた場所にいる友人と、まるで同じ空間にいるかのように会話を楽しんだり、実際には行くことが難しい場所を仮想的に旅行したりすることもできるようになるでしょう。また、ビジネスの分野においても、会議やプレゼンテーションをメタバース上で行うなど、新たな可能性が広がっていくと考えられます。

2024.09.06

ウェブサービス

大規模言語モデルのパラメータ数増加と課題

近年、人間が日常的に使う言葉を扱う技術である自然言語処理の分野において、大規模言語モデルが大きな注目を集めています。これらのモデルは、インターネット上の記事や書籍など、膨大な量のテキストデータから学習し、人間が書いたのと見分けがつかないほど自然な文章を生成することができます。そして、この大規模言語モデルの性能を大きく左右する要素の一つに「パラメータ数」があります。パラメータ数は、モデルの複雑さを表す指標であり、一般的に、パラメータ数が多いほど、モデルはより複雑なパターンを学習し、より高精度な結果を出力することができます。 2017年に文章構造を効率的に学習できるTransformerと呼ばれる技術が登場して以来、大規模言語モデルは急速に進化し、それに伴いパラメータ数も飛躍的に増加してきました。例えば、2020年に登場したGPT-3は、それまでのモデルとは比較にならないほどの1750億というパラメータ数を誇り、自然言語処理の世界に大きな衝撃を与えました。 GPT-3は、人間のように自然な文章を生成するだけでなく、翻訳、要約、質問応答など、様々なタスクにおいて高い性能を発揮し、多くの人々に衝撃を与えました。そして、現在もさらに多くのパラメータを持つモデルの開発が進んでおり、その進化は止まることを知りません。近い将来、さらに人間に近いレベルで言語を理解し、生成できるモデルが登場することが期待されています。

2024.09.06

言語モデル

行動を直接最適化する:方策勾配法入門

何か新しいことを習得しようとするとき、人は誰でも、より良い結果を得るためにどう行動すれば良いのか、試行錯誤を重ねるものです。例えば、新しいゲームを始めたばかりの時は、勝手が分からず、色々な操作を試したり、時には失敗したりしながら、少しずつ上達していくでしょう。これは、機械学習の分野においても同様です。機械学習、特に「強化学習」と呼ばれる分野においても、「最も効果的な行動」を探し出すことは、極めて重要な課題となっています。強化学習とは、機械が試行錯誤を通じて、目的を達成するために最適な行動を学習していく仕組みのことです。しかし、状況が複雑になればなるほど、最適な行動を見つけ出すことは非常に難しくなります。例えば、将棋や囲碁のような複雑なゲームを考えてみましょう。これらのゲームでは、一手一手の選択肢が膨大に存在し、さらに相手の行動も考慮する必要があるため、最適な行動を簡単に見つけることはできません。このように、複雑な状況において最適な行動を見つけ出すことは、強化学習における大きな挑戦の一つなのです。

2024.09.06

アルゴリズム

機械学習入門：線形回帰を分かりやすく解説

- 線形回帰とは線形回帰とは、観測されたデータの関係性を直線で表す統計的な手法です。例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を考えてみましょう。気温が上がるとアイスクリームの売上も伸びるという傾向が見られることがあります。これは、気温とアイスクリームの売上の間に何らかの関係性があることを示唆しています。線形回帰を用いることで、この関係性を数値化し、直線で表すことができます。具体的には、気温を「説明変数」、アイスクリームの売上を「目的変数」として、両者の関係を直線の方程式で表します。この方程式は、一般的に -y = ax + b- の形で表されます。ここで、yは目的変数（アイスクリームの売上）、xは説明変数（気温）、aは傾き、bは切片と呼ばれるパラメータです。線形回帰は、観測されたデータに基づいて、最も適切なaとbの値を算出します。こうして得られた直線を用いることで、気温からアイスクリームの売上を予測することが可能になります。例えば、気温が30度の時のアイスクリームの売上を予測したい場合、得られた直線の方程式にx = 30を代入することで、予測値を得ることができます。線形回帰は、そのシンプルさから、様々な分野で広く用いられています。例えば、経済学では需要予測、マーケティングでは広告効果の測定、医療では病気のリスク予測などに活用されています。

2024.09.06

アルゴリズム

物体検出のパイオニア：R-CNN

- 画像認識における物体検出画像認識は、人工知能の分野において近年目覚ましい進歩を遂げています。画像認識のタスクは、画像に何が写っているかを理解することですが、その中でも、特定の物体を検出し、その位置を特定する物体検出は、特に重要な技術として注目されています。従来の画像認識では、画像全体の内容を把握することに重点が置かれていました。例えば、「この画像には犬が写っています」といったように、画像に写っている物体の種類を判別することが主な目的でした。しかし、物体検出では、画像内のどこに、どのような物体が、どの程度の大きさで存在するのかを特定することができます。この技術は、私たちの身の回りにある様々な場面で応用されています。例えば、自動運転車では、歩行者や他の車両、信号機などを検出するために物体検出が利用されています。また、セキュリティカメラでは、不審な人物や物を検出するために、医療画像診断では、腫瘍などの病変を発見するために利用されています。物体検出は、画像認識の技術の中でも特に実用性が高く、今後も様々な分野での応用が期待されています。人工知能技術の発展により、物体検出の精度はますます向上しており、私たちの生活をより安全で快適なものにするために、欠かせない技術と言えるでしょう。

2024.09.06

画像学習

機械学習を効率化するミニバッチ学習

機械学習の目的は、膨大なデータからパターンやルールを自動的に抽出し、未知のデータに対しても予測や判断を行えるモデルを作り出すことです。このモデルを作り出すための重要なプロセスが「学習」です。学習データと呼ばれる既知のデータを使って、モデルに適切なパラメータを学習させます。この際、大量のデータ全てを一度に処理しようとすると、膨大な計算資源と時間がかかってしまいます。そこで登場するのが「ミニバッチ学習」です。ミニバッチ学習では、まず学習データを適切なサイズに分割します。この分割されたデータの塊を「ミニバッチ」と呼びます。そして、このミニバッチごとにモデルのパラメータを更新していくのです。全てのデータを一度に扱うのではなく、ミニバッチという小さな単位で処理することで、計算量を大幅に削減できます。さらに、パラメータ更新の頻度が高くなるため、より効率的に学習が進みます。ミニバッチのサイズ設定は重要で、小さすぎると学習の安定性が低下し、大きすぎると計算負荷が増加します。最適なサイズはデータセットやモデルの複雑さによって異なり、試行錯誤が必要です。

2024.09.06

ニューラルネットワーク

報酬成形で賢く学習を導く

- 報酬成形とは強化学習では、学習主体であるエージェントが環境内に置かれ、試行錯誤を通じて行動します。目標とするのは、エージェントが環境と上手に相互作用し、最大の報酬を獲得できる最適な行動戦略を身につけることです。エージェントは、行動の結果として環境から報酬を受け取ります。美味しいものを食べると満足感が得られるように、目標達成に近づく行動には高い報酬が、目標から遠ざかる行動には低い報酬や罰が与えられます。報酬の与え方を定義するのが報酬関数であり、強化学習におけるエージェントの学習方向を左右する重要な要素です。しかし、複雑な課題では適切な報酬を設計することが難しい場合があります。そこで用いられるのが報酬成形という技術です。これは、本来の報酬関数に手を加えることで、エージェントの学習を促進し、より効率的に望ましい行動を学習させることを目指します。例えば、迷路のゴールに到達することを目標とするエージェントを考えましょう。単にゴール到達時のみ報酬を与える場合、エージェントは迷路の構造を理解するのに時間がかかります。そこで、ゴールに近づくごとに報酬を増やすように報酬関数を調整することで、エージェントは効率的にゴールへの経路を見つけ出すことが期待できます。

2024.09.06

アルゴリズム

計算資源の効率化：大規模言語モデルの進化を支える技術

近年、目覚しい進化を遂げている大規模言語モデルは、私たちの生活に革新をもたらす可能性を秘めています。文章の生成、翻訳、質問応答など、その応用範囲は多岐に渡り、人間と自然な言葉で対話できるAIの実現に大きく近づいています。しかし、これらの高性能なモデルは、その性能向上に伴い、膨大な計算資源を必要とします。より複雑で高度な処理を行うためには、モデルのパラメータ数を増やし、より多くの学習データを用いて訓練する必要があります。このことが、必然的に計算量の増大を招き、莫大なコストと時間を要するという課題を生み出しています。限られた時間の中ですばやくモデルを開発し、市場に投入するためには、計算資源の制約は大きな障壁となります。そこで、限られた計算資源の中で効率的に学習を進めるための技術開発が急務となっています。具体的には、モデルの軽量化や学習アルゴリズムの改善など、様々な角度からのアプローチが考えられます。大規模言語モデルが持つ可能性を最大限に引き出すためには、計算資源の課題を克服し、持続可能な発展を遂げていくことが重要です。

2024.09.06

アルゴリズム

強化学習における行動価値: Q値とは

- 強化学習と行動価値強化学習は、機械学習の一分野であり、まるで人間が新しい環境で試行錯誤しながら学習していくように、学習主体であるエージェントが環境と対話しながら最適な行動を学習していく手法です。エージェントは、様々な行動を選択し、その行動の結果として環境から報酬（プラスの評価）や罰（マイナスの評価）を受け取ります。そして、受け取った報酬を最大化し、罰を最小化するように、自身の行動戦略を改善していきます。この学習過程において、行動の価値を適切に評価することは非常に重要です。では、行動の価値とは一体何でしょうか？行動の価値とは、ある行動をある状態において取った時に、将来どれだけの報酬を期待できるかを表す指標です。つまり、目先の報酬だけでなく、その行動が将来的にもたらす影響まで考慮に入れた評価と言えます。例えば、将棋を例に考えてみましょう。目の前の歩をすぐに取る行動は、一時的に有利になるかもしれませんが、その後の相手の行動次第では不利になる可能性もあります。行動価値は、このような長期的な視点に立って、それぞれの行動の有利さ、不利さを評価します。エージェントは、この行動価値を学習することで、どの行動が将来的に高い報酬に繋がり、どの行動が低い報酬に繋がるのかを理解し、より良い行動選択を行えるようになります。このように、行動価値の評価は、強化学習において非常に重要な役割を担っているのです。

2024.09.06

アルゴリズム

マンハッタン距離を紐解く

- マンハッタン距離とはマンハッタン距離は、縦横の道が規則正しく交差した街をイメージすると理解しやすい距離の測り方です。例えば、碁盤の目のように区画整理されたマンハッタンをタクシーで移動する場面を想像してみてください。目的地まで遠回りせずに到着するには、縦または横に伸びる道を順番に移動することになります。この時、移動した道のりの合計がマンハッタン距離です。より具体的に説明すると、２つの地点の位置を地図上の座標で表し、それぞれの座標の差の絶対値を足し合わせることで計算できます。例えば、地点Aの座標が(1,2)、地点Bの座標が(4,6)の場合、マンハッタン距離は|(4-1)|+|(6-2)|=7となります。このようにマンハッタン距離は、直角に曲がる道のりを足し合わせていくため、別名「直交距離」とも呼ばれます。また、数学的な表現では「L1距離」と呼ばれることもあります。

2024.09.06

アルゴリズム

重回帰分析：複数の要因を紐解く

- 回帰分析とは世の中には、一見すると関係がありそうなことがたくさんあります。例えば、商品の広告を増やすほど、その商品の売り上げは伸びそうだと考えられます。また、気温が高い日ほど、アイスクリームはよく売れるということも、想像に難くありません。このように、ある事柄と別の事柄の間の関係について考えることは、身の回りの現象を理解する上でとても重要です。回帰分析は、このような「関係性」をデータに基づいて統計的に調べるための手法です。2つの事柄の間の関係性を数値化し、数式で表すことで、客観的に理解することができます。例えば、商品の広告費と売上データの関係を分析したいとします。このとき、過去のデータを使って回帰分析を行うことで、「広告費を1万円増やすと、売上は平均でどれくらい増えるのか」といった関係性を明らかにすることができます。さらに、この関係を表す数式(回帰式)を使えば、将来の予測を立てることも可能です。例えば、「来月は広告費を2倍に増やしたいが、その時の売上はどれくらいになるのか」といった予測を立てることができます。このように、回帰分析は、データの関係性を明らかにし、将来の予測を立てるために非常に役立つ手法と言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

変分オートエンコーダ：データの特徴を捉える生成モデル

近年、技術の進歩が目覚ましい人工知能の世界では、画像や音声といったデータを作り出す技術が大きな注目を集めています。コンピュータがまるで人間のように創造性を発揮する様子は、私たちに驚きと期待を抱かせます。こうしたデータ生成技術の中でも、特に注目されているのが変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder, VAE）と呼ばれる技術です。 VAEは、与えられたデータの特徴を深く学習し、そこから似たような新しいデータを生み出すことができる、非常に強力な生成モデルとして知られています。例えば、大量の猫の画像を学習させることで、VAEはコンピュータの力で、まるで本物のような猫の画像を生成することができます。しかも、VAEは単に既存の画像を複製するのではなく、学習したデータの特徴を元に、全く新しいバリエーションの画像を生み出すことができるのです。これは、VAEが持つ潜在変数と呼ばれる特殊な仕組みによって実現されています。VAEは、データ生成の分野において、その可能性の大きさから、今後ますますの発展と応用が期待されています。

2024.09.06

ニューラルネットワーク