初めまして 、EMC Healthcare のHugo（ヒューゴ）です。

EMCでは「ヘルステックで社会問題を解決する」をミッションに、介護施設や保育施設を対象にしたプロダクトを開発しています。

AI技術を身につけたいと思い、機械学習を学び始めました。 この記事は機械学習について簡単に紹介します。

機械学習への 2 つの主なアプローチ:

• 教師あり学習（Supervised learning）

• 教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習（Supervised Learning）は、ラベル付けされた訓練データを用いてモデルを訓練する手法です。この手法では、入力データ（特徴量）とそれに対応する目的変数（class）のペアを学習して、未知のデータに対して予測を行います。

教師あり学習のタイプ：

分類（Classification）
データを予め定義されたクラスやカテゴリに分類する問題です。例えば、メールが「スパム」か「非スパム」か分類する、画像が「犬」か「猫」か分類するなどが挙げられます。

代表的のアルゴリズム：

• ロジスティック回帰（Logistic Regression）

• サポートベクターマシン（Support Vector Machines, SVM）

• 決定木（Decision Tree）

• ランダムフォレスト（Random Forest）

• 単純ベイズ（Naive Bayes）

回帰（Regression）
回帰は、連続した値を予測する問題です。数値を予測する際に用いられます。例えば、住宅価格の予測、売上の予測などが挙げられます。

代表的のアルゴリズム：

• 線形回帰

• サポートベクターレグレッション（Support Vector Regression, SVR）

• ラッソ回帰（Lasso Regression）

• ランダムフォレスト（Random Forest）

• 決定木（Decision Tree）

決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト（Random Forest）アルゴリズムは両方とも使いれる。

教師あり学習では、訓練データが正しいラベル付けがされていることが重要です。モデルはこのラベル付けされたデータからパターンを学習し、未知のデータに対して予測を行うための汎化能力を持つように訓練されます。この手法は、多くの実世界の問題に適用され、予測や分類の精度向上に役立ちます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習（Unsupervised Learning）はラベル付けされていないデータからパターンや構造を見つけるために使われます。この手法では、入力データのみを利用して、データの隠れた構造や関係性を発見します。

主要用途はクラスタリング、異常検知、次元削減などがあります。例えば、類似した特性を持つデータをグループ化するクラスタリングや、データの中から異常な点を検知する異常検知があります。

 クラスタリング（Clustering）
クラスタリングは、似た特性を持つデータをグループ化する手法です。似たもの同士を同じグループにまとめることで、データの構造を把握することができます。

代表的アリゴリズム：

• ケイミーンズ（K-Means）

• ミーンシフト（Mean-Shift）

• データベーススキャン（DBSCAN）

• ガウス混合（Gaussians Mixture）

次元削減（Dimensionality Reduction）
次元削減は、データの特徴量の数を削減する手法です。高次元のデータを低次元に変換することで、データを可視化しやすくしたり、計算効率を向上させたりすることが可能です。

代表的アリゴリズム：

• 主成分分析 （Principal Component Analysis, PCA）

• 因子分析（Factor Analysis, FA）

• 線形判別分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）

異常検知（Anomaly Detection）
異常検知は、データの中から異常なパターンや外れ値を見つける手法です。通常のデータとは異なる振る舞いをするデータを検知し、問題を見つけるために利用されます。

代表的アリゴリズム：

• 孤立フォレスト（Isolation Forest）

• ローカル外れ値因子（Local Outlier Factor）

• オートエンコーダ（Autoencoder）

教師なし学習では、ラベルやターゲットがないため、データそのものの構造や特性を理解することが主な目的です。これはラベル付きデータを必要としないため、大量の未加工データから知識を獲得するために有用です。クラスタリングや次元削減は、データの理解や可視化、前処理などで幅広く利用されます。

学習プラットフォームのおすすめ

Kaggleは、機械学習を学ぶ初心者にとって使いやすいプラットフォームです。多くのコンペティションや無料コースがあり、機械学習の基礎から始めることができます。コンペティションやカーネルを通じて他の人のアプローチを学ぶこともできる。

まとめ

教師あり学習と教師なし学習を紹介しました。 これらの手法は、さまざまな問題やデータセットに対処するために使用されます。 教師あり学習にはラベル付きデータが必要ですが、教師なし学習はそのようなラベルなしデータにも適用できます。 データに応じて適切なアプローチを選択することが重要です。