特徴量

機械学習の精度は、学習に用いるデータの特徴量に大きく影響を受けます。特徴量とは、データの個々の特性を数値化したものだと考えてください。例えば、果物を判別する場合を考えてみましょう。果物の色、形、大きさが特徴量として挙げられます。赤い色、丸い形、小さいサイズといった特徴を学習することで、機械学習モデルはリンゴをリンゴとして認識できるようになります。従来の機械学習では、これらの特徴量は人間が設計し、機械学習モデルに与えていました。果物の例で言えば、人間が「色」「形」「大きさ」が重要な特徴量であると判断し、それぞれの果物について具体的に「赤い」「丸い」「小さい」といった値を入力していたのです。しかし、これは非常に手間のかかる作業であり、専門的な知識も必要でした。例えば、画像認識の場合、画像の色や形、模様などが重要な特徴量となりますが、これらの特徴量を人間が一つ一つ定義していくのは容易ではありません。また、専門分野によっては、どのような特徴量が重要であるかを判断すること自体が難しい場合もあります。このように、従来の方法では、特徴量設計が機械学習のボトルネックとなっていました。しかし、近年では、深層学習の発展により、この問題が解決されつつあります。深層学習では、機械学習モデル自身がデータから重要な特徴量を自動的に学習することができるため、人間が特徴量を設計する必要がなくなりました。これは、機械学習の可能性を大きく広げる画期的な技術と言えます。