不均衡データ

データの偏りとは？ 機械学習は、人間が教えなくてもコンピュータに自ら学ばせる技術です。大量のデータをコンピュータに学習させることで、データの中に潜むパターンやルールを見つけ出し、精度の高い予測や判断ができるようになります。この学習に使うデータのことを「学習データ」と呼びますが、学習データの中に特定の種類のデータが他の種類に比べて極端に少ない場合、「データの偏り」が生じます。 例えば、猫と犬を見分ける画像認識モデルを開発するとします。このモデルの学習データとして、猫の画像が100枚に対して、犬の画像が1000枚もあったとしましょう。この場合、学習データ全体に占める猫の画像の割合はわずか10%となり、犬の画像に比べて極端に少なくなっています。このように、特定の種類のデータが不足している状態を「データの偏り」と呼びます。 データの偏りは、開発する機械学習モデルの精度に悪影響を与える可能性があります。例えば、上記の例のように猫の画像が少ない状態で学習を続けると、モデルは犬の特徴ばかりを学習し、猫を見分ける能力が低くなってしまいます。その結果、猫の画像を正しく認識できない、または犬と誤認識してしまうといった問題が発生する可能性があります。これは、モデルがデータの偏りに影響され、偏った判断基準を学習してしまうために起こります。 このように、データの偏りは機械学習において重要な問題です。偏りを減らし、より多くの種類をバランス良く学習させることで、精度の高い機械学習モデルを開発することができます。