【はじめに】
近年、機械学習という言葉をよく耳にするようになりました。機械学習は、人工知能の一分野であり、コンピューターによる自己学習を実現する技術です。
この記事は、機械学習について、難しい理論は抜きにして、頭の良い人達が作ったTensorflow、Kerasといった機械学習に用いるためのライブラリを使って、機械学習に触れてみよう！という記事です。
目次
- 機械学習とは何か
- 機械学習の定義
- 機械学習の分類（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）
- 機械学習の基本用語
- 特徴量、モデル、学習、テストデータなど
- 機械学習のプロセス
- データの収集、前処理、モデルの選択、学習、評価
- Pythonを使った機械学習の実装
- PythonのTensorflow、Kerasライブラリを使用したサンプルプログラム
- データの前処理、モデルの選択、学習、評価のプロセスを説明しながら、実際に手を動かして機械学習を体験する
- 機械学習の応用例
- 画像認識、自然言語処理、音声認識など、機械学習が使われている応用例を紹介
- それぞれの応用例でどのように機械学習が利用されているかについて説明
- 機械学習をもっと学びたい人に向けて
- 機械学習ゼロからヒーローへ
- 機械学習の「Hello, World」に挨拶しましょう
- まとめ
【1. 機械学習とは何か】
機械学習は、コンピューターによる自己学習を実現する技術であり、人工知能の一分野です。機械学習は、大量のデータからパターンを見つけ出し、そのパターンを利用して未知のデータに対する予測を行うことができます。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの分類があります。
機械学習を簡単にいうならば、まだ生まれたばかりの子供がたくさんの犬や猫を見て、犬と猫をそれぞれ区別できるようになる仕組みをコンピューターで実現するといった技術です。
機械学習の分類
機械学習は、大きく分けて以下の3つのタイプがあります。
-
教師あり学習（Supervised Learning）
教師あり学習は、データに正解ラベル（正しい答え）が付いている状態で、コンピュータにデータを学習させる方法です。例えば、画像認識では、正解ラベルとして猫や犬の画像が与えられ、コンピュータがその画像を学習し、新しい画像が猫か犬かを予測することができます。また、教師あり学習は、回帰分析にも応用されます。回帰分析では、データの連続値を予測するために使用され、例えば、不動産価格の予測などに利用されます。 -
教師なし学習（Unsupervised Learning）
教師なし学習は、データに正解ラベルが付いていない状態で、コンピュータにデータを学習させる方法です。教師なし学習は、クラスタリングや次元削減といったタスクに使用されます。クラスタリングは、データを自動的にグループ化することで、データの構造を理解することができます。次元削減は、データの次元を減らすことで、データの複雑さを減らし、解析の速度を高めます。 -
強化学習（Reinforcement Learning）
強化学習は、コンピュータが環境と相互作用することで、最適な行動を学習する方法です。強化学習は、ゲームやロボットの制御など、複雑なタスクを実行するために使用されます。強化学習では、報酬を最大化するために、コンピュータが自己学習を行います。
【2. 機械学習の基本用語】
機械学習には、特徴量、モデル、学習、テストデータなどの基本的な用語があります。特徴量とは、データの中で分析に必要な情報を表す変数です。モデルとは、機械学習アルゴリズムによって学習された関数のことで、未知のデータに対する予測を行うために使用されます。学習とは、機械学習アルゴリズムによってモデルを学習させることで、未知のデータに対する予測精度を向上させることができます。テストデータは、学習済みのモデルを評価するために使用されます。
上記の内容は少々難しいので、理解できなくて大丈夫です。
【3. 機械学習のプロセス】
機械学習のプロセスは、データの収集、前処理、モデルの構築、学習、評価の5つのステップで構成されます。データの収集は、モデルを学習させるために必要なデータを収集することです。前処理は、収集したデータを整形し、欠損値の処理やカテゴリ変数のエンコーディング、正規化などを行います。モデルの選択は、解決すべき問題に合わせて、適切なアルゴリズムを選択することが重要です。学習は、選択したアルゴリズムにデータを与え、モデルを学習させます。評価は、学習済みのモデルが未知のデータに対して正確に予測できるかどうかを評価するために、テストデータを使用して行います。
【4. Pythonを使った機械学習の実装】
下記のプログラムは、単純な機械学習の例です。このプログラムを実行することで、xとyの間の関係を学習し、新しいxに対してyの値を予測することができます。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)
ys = np.array([-2.0, 1.0, 4.0, 7.0, 10.0, 13.0], dtype=float)
model.fit(xs, ys, epochs=500)
print(model.predict([10.0]))
以下のGoogle Colaboratoryから実行してみることをお勧めします。
なお、AIは計算量が多いため、CPUではなく、GPUを使用することをお勧めします。
設定の仕方は以下の写真のように、「ランタイム」→「ランタイムのタイムを変更」→「GPU」です。
Google Colaboratoryでは、12時間まで無料でGPUを使えます。Google、マジ神！
プログラムの説明
以下に、プログラムの各行の説明を示します。
- TensorFlowとKerasとNumPyをインポートする。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
- KerasのSequentialモデルを定義する。Sequentialモデルは、簡単に層を積み重ねることができるモデルである。
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
- モデルをコンパイルする。このプログラムでは、最適化アルゴリズムとして確率的勾配降下法（sgd）を使用し、損失関数として平均二乗誤差（mean_squared_error）を使用しています。
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
- 入力データと出力データを定義する。xsは入力データであり、ysは出力データである。
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)
ys = np.array([-2.0, 1.0, 4.0, 7.0, 10.0, 13.0], dtype=float)
- モデルを学習する。xsとysを使用して、500エポックの間、モデルを学習します。
model.fit(xs, ys, epochs=500)
- 新しいxに対してyを予測する。この場合、xが10.0であると仮定しています。
print(model.predict([10.0]))
【5. 機械学習の応用例】
機械学習は、現在、多くの分野で活用されており、その応用範囲は広がる一方です。本記事では、機械学習の応用例について紹介し、それぞれの応用例でどのように機械学習が利用されているかについて説明します。
-
画像認識
画像認識は、カメラやセンサーなどから得られた画像データから、物体や人物などを自動的に識別する技術です。機械学習は、画像認識において重要な役割を果たしており、深層学習と呼ばれる手法を用いることで高い精度の画像認識が可能になりました。例えば、自動運転車の技術や、セキュリティシステムの監視カメラでの異常検知、医療画像診断など、様々な分野で応用されています。 -
自然言語処理
自然言語処理は、人間が話す言葉をコンピュータが理解するための技術です。機械学習は、自然言語処理においても有効な手段として利用されています。例えば、機械翻訳、音声認識、テキスト解析、自動要約などがその応用例に挙げられます。機械学習を用いた自然言語処理技術は、人間とのコミュニケーションを改善するだけでなく、ビジネスや医療分野でも活用されています。 -
音声認識
音声認識は、音声をテキストに変換する技術です。機械学習は、音声認識においても重要な役割を果たしています。例えば、音声アシスタントのSiriやAlexa、自動音声応答、コールセンターでの音声認識などが応用例に挙げられます。機械学習を用いた音声認識技術は、人間の声の特徴を学習して高い精度で音声認識を実現することができます。
以上のように、機械学習は様々な分野で活用されています。
【6. 機械学習をもっと学びたい人に向けて】
機械学習ゼロからヒーローへ
TensorFlowが公式で投稿しているYouTube動画です。7分前後という短い動画が4本あり、めちゃくちゃわかりやすい。
機械学習の「Hello, World」に挨拶しましょう
【7. まとめ】
機械学習は、大量のデータからパターンを見つけ出し、そのパターンを利用して未知のデータに対する予測を行う技術です。今回は、機械学習の基本用語やプロセス、Pythonを使った機械学習の実装方法について解説しました。機械学習は、多くの分野で活用されており、今後ますます重要な技術となることが予想されます。
しかし、機械学習には多くの課題や問題があります。例えば、過学習やデータの偏り、データ量の不足などです。また、機械学習を用いた予測が誤っていた場合、その原因を調べることが難しいことがあります。さらに、機械学習の専門知識やスキルを持った人材が不足していることも課題の一つです。
機械学習に興味がある方は、この記事を参考にして学習を始めてみてはいかがでしょうか。
おまけ
以下の動画で解説されているコードを載せておきます。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# To experiment with removing normalization, comment out the following 2 lines
training_images=training_images/255.0
test_images=test_images/255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)
model.evaluate(test_images, test_labels)
classifications = model.predict(test_images)
print(classifications[0])
print(test_labels[0])