機械学習の基本概念と共通アルゴリズムの紹介 [機械学習、共通モデル]

機械学習の基本概念とアルゴリズム

機械学習は、明示的にプログラムすることなく、データから学習して改善できる能力をコンピュータシステムに与えることに焦点を当てたコンピュータサイエンスの一分野です。機械学習は従来のプログラミングとは根本的に異なります。

機械学習と従来のプログラミングの違い

従来のプログラミング:
従来のプログラミングでは、開発者はコンピューターにタスクの実行方法を指示する詳細なルールと命令を作成します。ルールはハードコーディングされており、プログラムの動作は事前に定義されています。

def add_numbers(a, b):
    return a + b

上の例では、 2 つの数値の加算演算明确指定を実行する関数の動作を示しました。

機械学習:
対照的に、機械学習はデータを使用してモデルをトレーニングし、データに基づいてタスクを自動的に学習します。モデルの動作は、ハードコーディングされているのではなく、データから導出されます。このため、機械学習は、複雑で曖昧なタスク、または大量のデータを必要とするタスクを処理する場合に非常に役立ちます。

# 一个简单的线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

この例では、モデルは加算ルールを明示的に記述することなく、データから線形関係を学習します。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習

機械学習は、次の 3 つの主なカテゴリに分類できます。

教師あり学習
教師なし学習
強化学習

それらの違いは数据とです任务类型。

教師あり学習

教師あり学習は、最も一般的なタイプの機械学習の 1 つです。この場合、モデルは入力データと対応するラベル (または出力) から学習します。モデルのタスクは、未知のデータのラベルを予測することです。

アプリケーションシナリオ:
画像分類 - モデルは、ピクセル値に基づいて画像に含まれるオブジェクトまたはシーンを予測します。

# 一个图像分类示例
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载手写数字数据集
data = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

# 创建一个逻辑回归分类器
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
predictions = classifier.predict(X_test)

教師なし学習

教師なし学習にはラベルは含まれません。モデルはデータ内のパターンと構造を発見する役割を果たします。このタイプの学習は通常聚类、とに使用されます降维。

使用例:
クラスタリング - 市場セグメンテーションやソーシャルネットワーク分析など、類似したデータポイントをグループ化します。

# 一个K均值聚类示例
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建一个K均值聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 获取每个样本的簇分配
cluster_assignments = kmeans.labels_

強化学習

強化学習には、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動戦略を学習することが含まれます。エージェントはアクションを実行し、環境からのフィードバックを観察し、反馈それに応じて動作を改善します。

アプリケーションシナリオ:
自動運転 - インテリジェント車両は、道路環境との相互作用を通じて最適な運転戦略を学習します。

# 一个强化学习示例
import gym

# 创建CartPole环境
env = gym.make('CartPole-v1')

# 初始化Q学习表
q_table = np.zeros([env.observation_space.shape[0], env.action_space.n])

# Q学习训练

一般的な機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムは機械学習モデルの構成要素であり、さまざまなタスクとデータ型に基づいて選択されます。一般的な機械学習アルゴリズムをいくつか示します。

線形回帰

線形回帰は、入力変数と出力変数の間の線形関係をモデル化するために使用されます。出力が連続値である回帰問題に適しています。

アプリケーションシナリオ:
住宅価格の予測 - 住宅の特性に基づいて住宅価格を予測します。

# 一个线性回归示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
predictions = model.predict(new_data)

デシジョンツリー

デシジョンツリーは、分類と回帰に使用されるツリー状のモデルです。データを複数のサブセットに分割し、各サブセットが決定パスに対応します。

アプリケーションシナリオ:
顧客の解約予測 - 過去の行動に基づいて顧客が解約するかどうかを予測します。

# 一个决策树分类示例
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建一个决策树分类器
classifier =

 DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
classifier.fit(X, y)

# 进行预测
predictions = classifier.predict(new_data)

サポートベクターマシン

サポートベクターマシンは、分類と回帰に使用される強力なアルゴリズムです。最適な超平面を見つけてデータを分割します。

アプリケーションシナリオ:
テキスト分類 - スパム検出など、テキストデータをさまざまなカテゴリに分類します。

# 一个支持向量机分类示例
from sklearn.svm import SVC

# 创建一个支持向量机分类器
classifier = SVC()

# 拟合模型
classifier.fit(X, y)

# 进行预测
predictions = classifier.predict(new_data)

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは人脑结构、各層に複数のノードが含まれるニューロンの層からインスピレーションを得たモデルです。

アプリケーションシナリオ:
画像認識 - 画像内のオブジェクトまたはシーンを識別します。

# 一个简单的神经网络示例
import tensorflow as tf

# 创建一个神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 进行预测
predictions = model.predict(new_data)

ディープラーニングと従来の機械学習の違い

ディープラーニングは、ディープニューラルネットワークを使用してデータを学習し、表現する機械学習の分野です。従来の機械学習と比較すると、ディープラーニングには次のような違いがあります。

特徴学習:従来の機械学習では通常、手動による特徴の選択と抽出が必要ですが、ディープラーニングではデータから特徴表現を自動的に学習できるため、特徴エンジニアリングの必要性が軽減されます。
複雑な非線形関係:ディープラーニングは複雑な非線形関係をモデル化できるため、画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成功を収めています。
大規模データ:ディープラーニングは大規模なデータセットで適切に機能するため、大規模なニューラルネットワークをトレーニングするにはより多くのデータが必要です。
コンピューティングリソース:ディープラーニングモデルのトレーニングには通常、大量のコンピューティングリソース (GPU や TPU など) と時間が必要であり、従来の機械学習アルゴリズムよりも計算負荷が高くなります。
ブラックボックスの性質:深層学習モデルはブラックボックスモデルと見なされることが多く、意思決定プロセスの説明が困難ですが、従来の機械学習モデルは説明して理解するのが簡単です。