機械学習 | ページ 9 | AIの超マニュアル

AWSの生成AIプラットフォーム「Bedrock」

近年、技術革新が進む人工知能（AI）の中でも、特に注目されているのが生成AIです。従来のAIは、過去のデータ分析や未来予測を得意としていましたが、生成AIは人間のように新しい文章や画像、音声、プログラムなどを生み出すことができます。この革新的な技術は、私たちの日常生活やビジネスのあり方に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、文章作成においては、ブログ記事や小説、メールの作成支援、広告コピーやキャッチコピーの考案など、様々な場面で活用が期待されています。また、画像生成においては、写真やイラスト、デザイン画の作成はもちろんのこと、医療画像の解析など、専門性の高い分野でも応用が期待されています。音声生成においては、音声アシスタントやナレーション、吹き替えなど、エンターテインメント分野から実用的な分野まで幅広く活用されるでしょう。このように、生成AIは私たちの生活をより豊かに、ビジネスをより効率的にする可能性を秘めた革新的な技術であり、今後ますますの発展が期待されています。

2024.09.05

クラウド

ブートストラップサンプリング：機械学習の基礎知識

- ブートストラップサンプリングとはブートストラップサンプリングは、統計学や機械学習の分野で、限られた量のデータからより多くの情報を引き出すために用いられる強力な手法です。特に、複数の学習モデルを組み合わせることで精度を向上させるアンサンブル学習という手法において、重要な役割を果たします。ブートストラップサンプリングの基本的な考え方は、元のデータセットから重複を許してランダムにデータをサンプリングし、複数の人工的なデータセットを作成することです。それぞれのデータセットは元のデータセットと同じサイズですが、データの選び方がランダムで重複も許されるため、全く同じ構成にはなりません。これらのデータセットは「ブートストラップ標本」と呼ばれます。こうして作成された複数のブートストラップ標本を用いて、それぞれ個別の学習モデルを構築します。各モデルは異なるデータセットで学習するため、それぞれ異なる特徴を学習します。最終的には、これらのモデルの予測結果を平均したり、多数決を取ったりすることで、より精度の高い最終的な予測を得ることができます。ブートストラップサンプリングは、限られたデータからでもモデルの性能を評価したり、より頑健なモデルを構築したりする際に特に有効です。また、複雑な計算を必要としないため、比較的簡単に実装できるという利点もあります。

2024.09.05

アルゴリズム

バギングとランダムフォレスト：機械学習のアンサンブル手法

- バギングとはバギングは、機械学習の分野でよく用いられるアンサンブル学習という手法の一つです。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルを用いるよりも高い精度で予測することを目指すアプローチです。バギングは、ブートストラップサンプリングという方法を用いて、元のデータセットから複数の訓練データセットを作成します。ブートストラップサンプリングでは、元のデータセットから重複を許しながらランダムにデータを抽出し、複数の異なるデータセットを生成します。それぞれの訓練データセットは、元のデータセットとほぼ同じ大きさになります。次に、各訓練データセットを用いて、それぞれ異なるモデルを学習させます。モデルとしては、決定木などがよく用いられます。そして、それぞれのモデルに対して予測を行わせ、最終的な予測は、学習させた複数のモデルの予測結果を多数決によって決定します。バギングは、モデルの分散を減少させる効果があり、過学習を防ぐのに役立ちます。これは、複数の異なるデータセットを用いてモデルを学習させることで、特定のデータセットに過剰に適合することを防ぐためです。バギングは、比較的実装が容易でありながら、高い予測精度を実現できることから、様々な分野で広く用いられています。

2024.09.05

アルゴリズム

画像の中身を特定！物体検出とは？

- 物体検出とは物体検出とは、画像や動画に写っている物体が何であるかを認識し、その位置を特定する技術です。写真に写っている人物や動物、車などを自動で検出し、それぞれの位置に枠をつけることで、コンピューターに画像の内容を理解させることができます。この技術は、私たちの身の回りで幅広く活用されています。例えば、自動運転車では、前方の車や歩行者、信号機などを検出することで、安全な走行を実現しています。また、顔認証システムでは、顔の位置を正確に特定することで、個人を識別します。さらに、工場の生産ラインでは、製品の欠陥を検出したり、製品の個数を数えたりするなど、様々な用途に利用されています。物体検出は、ディープラーニングと呼ばれる技術の進歩によって、近年急速に発展しました。ディープラーニングを用いることで、大量の画像データを学習し、より高精度に物体を検出することができるようになりました。物体検出は、今後も様々な分野で応用が期待される技術です。例えば、医療分野では、画像診断の精度向上や病気の早期発見に役立つことが期待されています。また、セキュリティ分野では、不審者の発見や犯罪の抑止に貢献することが期待されています。このように、物体検出は、私たちの生活をより豊かに、そして安全にするために欠かせない技術と言えるでしょう。

2024.09.05

画像解析

マージン最大化で分類精度向上

- マージン最大化とは機械学習、特にパターン認識の世界では、データの分類は重要な課題です。膨大なデータの中からパターンを見つけ出し、未知のデータを正しく分類できるようにモデルを構築することが求められます。そのための手法の一つに、「マージン最大化」と呼ばれる考え方があります。マージン最大化は、データ点を分類するための境界線を決定する際に、それぞれのデータ点と境界線との間の距離、すなわち「マージン」を最大化することを目指します。このマージンは、境界線と最も近いデータ点との間の距離を指し、境界線の「安全地帯」とも言えます。マージンが大きければ大きいほど、境界線はデータ点から離れた位置に引かれることになり、未知のデータに対してもより正確な分類が可能になると考えられています。これは、境界線がデータのばらつきに影響されにくくなり、安定した分類が可能になるためです。言い換えれば、マージンが大きいほど、モデルの汎化性能、つまり未知のデータに対する予測性能が高いモデルを構築できると言えます。マージン最大化は、サポートベクターマシン(SVM)などの機械学習アルゴリズムにおいて重要な役割を果たしており、高い汎化性能を持つモデルの構築に貢献しています。

2024.09.05

アルゴリズム

AIの新常識？指示チューニングで賢くなるAI

- 指示チューニングとは指示チューニングは、人工知能（AI）モデルが、人間の指示をより深く理解し、適切な応答を生成できるようにするための技術です。従来のAIモデルでは、特定の作業を学習するために、その作業に特化した膨大な量のデータが必要でした。例えば、文章の翻訳をAIに学習させる場合、人間が翻訳した大量の文章をAIに読み込ませる必要がありました。しかし、指示チューニングでは、「指示」と「その指示に対する正しい回答」のペアを大量にAIに学習させることで、AIは特定の作業に限定されず、より柔軟に、人間の意図に近い形で様々な作業に対応できるようになります。例えば、「猫の絵を描いて」という指示に対して、猫の絵を生成する、「東京の天気を教えて」という指示に対して、東京の天気情報を返す、といった具合です。このように、指示チューニングによって、AIはより人間の言葉に近い形で指示を受け取り、それに応じた適切な行動を取ることができるようになります。指示チューニングは、AIがより人間の意図を理解し、様々な場面で人間を支援するために不可欠な技術と言えるでしょう。

2024.09.05

言語学習

進化する検索体験：ベクトル検索

- 従来の検索の限界インターネットが普及し始めた当初から、私たちは検索エンジンを使って情報を探してきました。しかし、従来の検索エンジンは、その仕組み上、私たちが本当に求めている情報にたどり着くことを必ずしも保証してくれるものではありませんでした。例えば、「美味しいラーメン屋」と検索窓に入力したとしましょう。従来の検索エンジンは、「美味しい」「ラーメン」「屋」といった言葉が、ウェブサイト上にどれだけ多く出現するかを分析し、その出現頻度に基づいて検索結果を表示します。これは一見合理的な方法のように思えますが、実際には大きな問題があります。それは、言葉の意味や文脈を理解していないということです。例えば、「ラーメンが美味しいお店」や「評判の良いラーメン店」といったウェブサイトがあったとしても、「美味しい」「ラーメン」「屋」の組み合わせで検索した場合、これらのウェブサイトは検索結果の上位に表示されない可能性があります。つまり、従来の検索エンジンは、あくまでも単語の一致に頼って情報を検索していたため、私たちの意図を汲み取り、本当に求めている情報を提供してくれるとは限らなかったのです。この限界が、新しい検索技術の開発を促す大きな要因の一つとなりました。

2024.09.05

アルゴリズム

アンサンブル学習で予測精度向上

- アンサンブル学習とはアンサンブル学習は、複数の学習器を組み合わせることで、単一の学習器を用いるよりも高い精度で予測を行う機械学習の手法です。これは、まるで困難な問題を解決する際に、複数の専門家の意見を総合して、より確実な答えを導き出すプロセスに似ています。個々の学習器は、それぞれ異なる特徴を学習したり、異なる種類の誤りを犯したりします。そこで、これらの多様な学習器の予測結果を統合することで、個々の学習器の弱点を補い、全体としてより正確で安定した予測が可能になります。アンサンブル学習の手法には、大きく分けて-バギング-と-ブースティング-の二つがあります。バギングは、学習データを復元抽出によって複数に分割し、それぞれのデータセットで学習した複数の学習器の予測結果を多数決などで統合する手法です。代表的なアルゴリズムとして-ランダムフォレスト-があります。一方、ブースティングは、比較的単純な学習器を順番に構築し、前の学習器で誤分類されたデータに重みづけを行いながら学習を進めることで、強力な学習器を生成する手法です。代表的なアルゴリズムとして-AdaBoost-や-勾配ブースティング-などがあります。アンサンブル学習は、その高い予測精度から、様々な分野で応用されています。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知など、幅広い分野で活用されています。このように、アンサンブル学習は、機械学習において非常に重要な役割を担っています。

2024.09.05

アルゴリズム

データの偏り：機械学習の落とし穴

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。

2024.09.05

アルゴリズム

AIモデルの精度向上: ファインチューニングとは

- ファインチューニングとは「ファインチューニング」とは、人工知能、特に深層学習モデルの性能を特定の作業に最適化する技術のことです。この技術は、例えるなら、様々なスポーツができる万能選手を、ある特定の競技の専門家へと育成するようなものと言えるでしょう。スポーツ万能選手は基礎体力や運動能力に優れていますが、特定の競技で活躍するには、その競技特有の技術や戦術を学ぶ必要があります。人工知能モデルもこれと同じです。人工知能モデルは、大量のデータを用いて学習させることで、画像認識や文章生成など、様々なタスクをこなせるようになります。しかし、特定のタスクにおいて高い精度を発揮するには、そのタスクに特化したデータで追加学習させる「ファインチューニング」が必要となるのです。例えば、犬と猫を見分けるように訓練された人工知能モデルがあるとします。このモデルに、さらに犬種を見分けるタスクを学習させたい場合、犬種の画像データセットを用いてファインチューニングを行います。このように、ファインチューニングによって、人工知能モデルは特定のタスクに特化した性能を発揮できるようになり、より実用的なものへと進化していくのです。

2024.09.05

言語学習

リッジ回帰：安定した予測モデルを作る

- リッジ回帰とはリッジ回帰は、統計学や機械学習の分野で広く活用されている予測モデルを作成する手法です。大量のデータから未来の値を予測する回帰分析の中でも、特に「線形回帰」を改良した手法として知られています。線形回帰は、データ間の関係性を直線的な式で表し、未来の予測を行います。しかし、複雑なデータに当てはめようとすると、データの細かなばらつきに過剰に反応し、予測精度が低下してしまう「過学習」という現象が起こることがあります。リッジ回帰は、この過学習を防ぐために開発されました。線形回帰の式に「正則化項」と呼ばれるペナルティを加えることで、モデルがデータのばらつきに過剰に適合することを防ぎ、より滑らかで汎用性の高い予測モデルを作ることができます。具体的には、リッジ回帰では、予測にあまり貢献しない変数の影響を小さくすることで、過学習を抑えます。その結果、未知のデータに対しても安定した予測が可能となり、実務の現場でも広く活用されています。

2024.09.05

アルゴリズム

ニューラルネットワークを進化させるPReLUとは？

- 活性化関数とは人間の脳は、無数の神経細胞が複雑に結びつき、情報伝達を行うことで、高度な処理を実現しています。この神経細胞の働きを模倣したのが、人工知能の分野で注目されているニューラルネットワークです。ニューラルネットワークは、多数のニューロンと呼ばれる処理単位が結合した構造を持ちます。それぞれのニューロンは、他のニューロンから信号を受け取り、それを処理して、また別のニューロンへと伝達していきます。この一連の情報処理の中で、活性化関数は、ニューロンが受け取った信号を次のニューロンに伝えるか、どの程度の強さで伝えるかを決定する重要な役割を担っています。活性化関数は、入力信号に対して特定の数式に基づいた処理を行い、その結果を出力します。数式自体は複雑に見えますが、入力信号がある条件を満たせば信号を伝える、そうでなければ伝えないといったように、信号の伝達を制御するスイッチのような役割と考えると理解しやすいかもしれません。例えば、ある活性化関数は、入力信号がある値よりも大きければそのまま信号を伝え、小さければ信号を遮断するといった処理を行います。このように、活性化関数を導入することで、ニューラルネットワークは複雑なパターンを学習し、高度なタスクをこなせるようになります。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

精度と再現率から見るモデル評価：PR-AUC

近年、様々な分野で活用され始めている機械学習は、大量のデータから規則性やパターンを見つけ出し、それを基に未来の予測や分類を行うために用いられます。この技術は、まるで人間が経験から学習していくように、コンピュータがデータから自動的に学習し、未知のデータに対しても精度の高い予測や判断を可能にすることから、その応用範囲はますます広がりを見せています。機械学習には、データ分析の目的や扱うデータの種類に応じて、様々なモデルが存在します。それぞれのモデルは、異なるアルゴリズムや構造を持ち、得意とするタスクも異なります。例えば、画像認識に優れたモデルもあれば、自然言語処理に特化したモデルもあります。そのため、解決したい課題や扱うデータに合わせて、最適なモデルを選択することが重要となります。しかし、どんなに優れたモデルであっても、その性能は学習に用いたデータの質や量、そしてモデルの設定によって大きく左右されます。そのため、作成したモデルがどれだけ正確に予測や分類を行えるのか、客観的な指標を用いて評価する必要があります。この評価によって、モデルの精度や問題点を把握し、必要があればモデルの改善を行うことで、より信頼性の高い結果を得ることが可能となります。

2024.09.05

アルゴリズム

ラベル不要で学習？自己教師あり学習の魅力

近年の技術革新により、機械学習は目覚ましい発展を遂げています。特に、深層学習といった新しい手法の登場は、画像認識や音声認識といった分野で従来の手法を凌駕する精度を達成し、私たちの生活に大きな変化をもたらしています。機械学習の精度向上には、学習データの量が非常に重要です。大量のデータを使って学習を行うことで、より複雑なパターンを認識できるようになり、精度の高いモデルを構築することが可能となります。しかし、この「大量のデータ」を集めること自体が容易ではありません。さらに、集めたデータを機械学習で利用するためには、それぞれのデータに対して正解ラベルを付与する作業、いわゆる「ラベル付け」が必要となります。例えば、犬と猫を分類する画像認識のモデルを学習させたいとします。この場合、大量の犬と猫の画像を集め、それぞれの画像に対して「犬」または「猫」というラベルを付与する必要があります。このラベル付け作業は、人間が目視で確認しながら行う必要があり、膨大な時間と労力を要します。特に、医療画像の診断や自動運転など、高度な専門知識が必要となる分野では、ラベル付け作業の負担はさらに大きくなります。このように、ラベル付け問題は機械学習の大きなボトルネックとなっており、この問題を解決するために様々な研究開発が進められています。例えば、少ないラベル付きデータで高精度なモデルを構築する「少数データ学習」や、大量のデータから自動的にラベルを生成する「ラベル自動生成技術」などが注目されています。これらの技術の進展により、今後さらに多くの分野で機械学習が活用されることが期待されています。

2024.09.05

アルゴリズム

表現学習：データの隠れた意味を学ぶ

- 表現学習とは表現学習は、人工知能の分野において、画像や音声、自然言語といった、私たち人間が普段扱うようなデータから、その本質的な特徴を自動的に抽出する学習方法のことです。従来の機械学習では、例えば猫の画像を認識させたい場合、「耳が尖っている」「ヒゲが生えている」といった特徴を人間が定義し、コンピュータに教えていました。しかし、表現学習では、コンピュータ自身が大量のデータの中から「猫らしさ」を構成する重要なパターンや規則性を自動的に見つけ出します。これは、人間が特徴を定義する手間を省くだけでなく、人間では気づかないような複雑な特徴を捉えることができる可能性も秘めています。言い換えれば、表現学習とは、コンピュータが大量のデータの中から、重要なパターンや規則性を自分で見つけ出す能力を養う学習と言えます。この能力は、画像認識や音声認識、自然言語処理といった様々な分野に応用され、近年の人工知能の発展に大きく貢献しています。例えば、大量の画像データから学習した表現は、自動運転における歩行者認識や、医療画像診断における病変の発見など、私たちの生活に密接に関わる様々な場面で活用されています。このように、表現学習は、人工知能がより人間に近い知能を獲得するための重要な技術と言えるでしょう。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

多次元データの可視化：主成分分析入門

- 主成分分析とは主成分分析（PCA）は、たくさんの情報を持つデータセットを、より少ない情報量で表現するための統計的な方法です。例えば、10個の特徴を持つデータセットがあるとします。このデータセットを、それぞれが独立した2～3個の特徴だけで表すことで、データの構造をより簡単に理解することができます。PCAは、高次元データを低次元に圧縮する「次元削減」と呼ばれる処理に該当します。次元削減は、データの可視化や分析を容易にするために非常に役立ちます。具体的には、PCAはデータの分散が最大となるような新たな座標軸（主成分）を見つけ出すことで次元削減を行います。最初の主成分はデータの分散が最も大きくなる方向に、2番目の主成分は最初の主成分と直交する方向の中で分散が最も大きくなる方向に、というように決定されます。このようにして、PCAは情報をなるべく損失せずに、データの次元を削減することができます。PCAは、顔認識、画像圧縮、遺伝子データ分析など、様々な分野で広く用いられています。

2024.09.05

アルゴリズム

ベイジアンネットワーク入門

- ベイジアンネットワークとはベイジアンネットワークは、複雑に絡み合った現象において、ある事柄が他の事柄にどのように影響を与えるかを、確率を用いて視覚的に表現する方法です。日常生活では、様々な要因が複雑に関係し合って物事が起こります。例えば、朝の気温は服装選びに影響を与えますし、天気もまた服装選びの際に考慮する要素となります。ベイジアンネットワークは、このような複数の要素が互いにどのように影響し合っているのかを、矢印で結ばれたネットワーク図を用いて表します。図の各要素は「ノード」と呼ばれ、ノード間の矢印は要素間の影響関係を表す「アーク」と呼ばれます。例えば、「気温」と「服装」の関係を示す場合、「気温」ノードから「服装」ノードへアークが引かれます。そして、それぞれのノードには、その状態が起こる確率が表示されます。例えば、「気温」ノードには「高い」「低い」といった状態とそれぞれの確率が、「服装」ノードには「半袖」「長袖」といった状態とそれぞれの確率が示されます。このように、ベイジアンネットワークを用いることで、複雑な現象における要素間の関係性とその確率を視覚的に把握することができます。これにより、ある要素が変化した場合に、他の要素にどのような影響が及ぶのかを予測することが可能になります。

2024.09.05

アルゴリズム

データのばらつきを見る: 標準偏差入門

- データのばらつきを掴む標準偏差とは標準偏差とは、データが平均値からどれくらい離れているかを表す指標です。平均値はデータの中心の値を示しますが、標準偏差はデータがその中心値からどれくらい散らばっているかを教えてくれます。例えば、同じ平均身長の二人のクラスを考えてみましょう。A組とB組はどちらも平均身長は160cmですが、A組の標準偏差は5cm、B組の標準偏差は10cmだとします。標準偏差が小さいA組は、生徒の身長が平均身長の160cm前後に集まっていると考えられます。つまり、ほとんどの生徒が155cmから165cmの間に収まっているでしょう。一方、標準偏差が大きいB組は、生徒の身長が平均身長から大きく離れていることを示しています。B組には170cmを超える生徒や150cm以下の生徒も比較的多くいると考えられます。このように、標準偏差を見ることで、データが平均値の周りに密集しているか、それとも広範囲に散らばっているかを把握することができます。これは、データの性質や傾向を理解する上で非常に重要な要素となります。

2024.09.05

アルゴリズム

OpenCV: 画像処理の可能性を広げるオープンソースライブラリ

- OpenCVとはOpenCV（オープンシーヴイ）は、画像や動画を処理するための機能が豊富に揃った、無料で使用できるライブラリです。コンピュータに画像や動画を理解させるための技術である、「画像処理」「画像解析」「機械学習」といった機能を備えています。OpenCVは、C/C++、Java、Python、MATLABなど、多くのプログラマーが使い慣れているプログラミング言語に対応しているため、誰でも比較的容易に使うことができます。また、BSDライセンスという、商用・非商用問わず無料で利用できるライセンスを採用しているため、費用面を気にすることなく、誰でも自由に利用することができます。これらの特徴から、OpenCVは、学術的な研究から企業での製品開発まで、幅広い分野で活用されています。例えば、製造業における製品の検査の自動化、セキュリティ分野における顔認識、自動車の自動運転技術など、私たちの身の回りにある様々な技術にOpenCVが使われています。OpenCVは、今後も画像処理や機械学習といった分野の発展に伴い、さらに進化していくことが期待されています。

2024.09.05

画像解析

教師あり学習：答えから学ぶ機械学習

- 機械学習の種類機械学習は、人間がプログラムで明確に指示を与えなくても、コンピュータが大量のデータから自動的にパターンやルールを学習し、未知のデータに対しても予測や判断を行うことができる技術です。この機械学習は、大きく3つの種類に分けられます。一つ目は、「教師あり学習」と呼ばれるものです。教師あり学習では、人間が事前に正解データを与え、コンピュータはそのデータと正解を結びつけるように学習します。例えば、画像に写っているものが犬か猫かを判別する問題であれば、大量の犬と猫の画像と、それぞれの画像に「犬」「猫」という正解ラベルを付けてコンピュータに学習させます。学習が完了すると、コンピュータは新しい画像を見ても、それが犬か猫かを高い精度で判別できるようになります。二つ目は、「教師なし学習」です。教師なし学習では、正解データを与えることなく、コンピュータ自身がデータの中から特徴や構造を発見します。例えば、顧客の購買履歴データから、顧客をいくつかのグループに自動的に分類する問題などが考えられます。教師なし学習では、人間が事前に正解を与える必要がないため、データ分析の自動化に役立ちます。三つ目は、「強化学習」です。強化学習では、コンピュータが試行錯誤を繰り返しながら、目的とする行動を学習します。例えば、ゲームの攻略方法を学習させる場合、コンピュータは最初はランダムな行動を取りますが、成功すると報酬、失敗すると罰則を与えることで、徐々にゲームをクリアするための最適な行動を学習していきます。強化学習は、ロボット制御や自動運転など、複雑な問題を解決する可能性を秘めた技術として注目されています。このように、機械学習は学習方法によって大きく3つの種類に分けられます。それぞれの学習方法には得意な問題や用途があり、解決したい問題に応じて適切な方法を選択することが重要です。

2024.09.05

アルゴリズム

データ分析の必須知識！標準化とは？

- データ分析の基礎！標準化をわかりやすく解説「標準化」は、データ分析を行う前に行う重要な準備体操のようなものです。様々なデータが持つばらつきを調整し、分析しやすい形に変換することで、より正確で信頼性の高い結果を得ることができます。では、具体的にどのような処理を行うのでしょうか？標準化では、それぞれのデータを「平均値」と「標準偏差」という2つの指標を使って変換します。まず、データ全体から平均値を計算し、それぞれのデータが平均値からどれくらい離れているかを表す「偏差」を求めます。次に、この偏差を標準偏差で割ることで、データのばらつきを調整します。標準偏差とは、データが平均値の周りにどれくらい散らばっているかを示す指標です。標準偏差が大きいほどデータのばらつきが大きく、小さいほどデータが平均値の近くに集まっていることを意味します。こうして変換されたデータは、平均値が0、標準偏差が1になります。つまり、異なる単位やスケールで測定されたデータであっても、同じ土俵で比較することが可能になるのです。例えば、身長と体重のように単位もスケールも異なるデータを扱う場合、そのままでは比較することができません。しかし、標準化を行うことで、身長と体重のデータが互いに影響し合うことなく、それぞれの特性を分析に活かすことができるようになります。

2024.09.05

アルゴリズム

決定木：意思決定を可視化する予測モデル

- 決定木とは決定木とは、木の構造を参考に、データ分析や未来予測を行う機械学習の手法の一つです。膨大なデータの中から法則性や関連性を見つけ出し、まるで樹木が枝分かれしていくように、段階的にデータを分類していくことで、未知のデータに対する予測を行います。具体的には、ある問題に対して「はい」か「いいえ」で答えられる単純な質問を幾つも用意し、その答えに応じてデータを分割していきます。この質問の一つ一つが木の枝にあたり、枝分かれを繰り返すことで、最終的にはデータがいくつかのグループに分けられます。このグループ分けが、木の葉の部分に相当します。例えば、「今日の気温は？」という質問に対して、「25度以上」と「25度未満」でデータを分け、さらに「湿度は？」「風速は？」といった質問を繰り返すことで、最終的に「外出に適した日」や「家で過ごすのに適した日」といった結論を導き出すことができます。決定木の利点は、その構造が視覚的に分かりやすく、解釈が容易である点です。そのため、専門知識がない人でも分析結果を理解しやすく、意思決定に役立てることができます。また、数値データだけでなく、性別や居住地といったカテゴリデータも扱うことができるため、幅広い分野で応用されています。

2024.09.05

アルゴリズム

機械学習における微調整とは

- 微調整とは機械学習のモデルを作る際、ゼロから学習を始めるのは大変な作業です。膨大なデータと時間、そして計算資源が必要になります。そこで、既に学習済みのモデルを活用する方法があります。それが「微調整」と呼ばれる技術です。微調整とは、簡単に言うと、他の人が作った優秀な模型を少し改造して、自分の目的に合うように作り替えるようなものです。例えば、画像認識の分野では、膨大な画像データセットで学習された高性能なモデルが公開されています。これらのモデルは、画像に写っている物体が猫なのか犬なのか、あるいはもっと細かい分類を高い精度で行うことができます。しかし、私たちが新しく作りたいシステムが、例えば特定の犬種を見分けるものだったとします。この場合、画像認識の基本的な部分は既に公開されているモデルが得意とするところです。そこで、このモデルの一部を「犬種」という新しい情報に合うように、追加学習させるのです。これが微調整です。微調整では、既に学習済みのモデルの大部分はそのまま活用し、一部だけを新しいデータで学習し直します。これにより、ゼロから学習するよりもはるかに少ないデータ量と時間で、目的のタスクに特化した高精度なモデルを構築することができます。例えば、公開されている画像認識モデルを使って、犬種を判別するシステムを作りたい場合、犬種の画像データセットを使ってモデルを微調整します。この際、既に学習済みの「画像認識」の部分はそのまま活用し、「犬種特有の特徴」を学習させることで、効率的に高精度なモデルを構築できます。このように、微調整は、既存の知識を活用して新しいことを学ぶという、人間にも通じる効率的な学習方法と言えるでしょう。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

プロンプトエンジニアリング：AIへの的確な指示の出し方

近年、人工知能（AI）技術が目覚ましい発展を遂げ、私たちの日常生活に浸透しつつあります。AIは、まるで人間の様に文章を理解し、翻訳や文章作成など、様々なタスクをこなせるようになってきました。 AIと人間の間で円滑なコミュニケーションを実現するために重要な役割を担うのが、「プロンプト」という指示文です。プロンプトは、AIに対して具体的な指示や情報を伝える役割を果たします。「プロンプトエンジニアリング」は、AIが人間の意図をより正確に理解し、期待通りの結果を出せるように、効果的なプロンプトを作成するための技術です。これは、例えるなら、優秀な助手に対して、仕事内容を明確に伝え、より良い成果を導き出すための指示書を作成するようなものです。プロンプトエンジニアリングは、AIの性能を最大限に引き出すために欠かせない技術と言えるでしょう。

2024.09.05

言語モデル