機械学習のアルゴリズムとは？選び方や使い分けについても解説！

機械学習のアルゴリズムとは？

そもそも機械学習とは？

そもそも機械学習とは、コンピューターシステムがデータから自動的に学習し、その学習内容を元に予測や分類などのタスクを実行する技術のことを指します。

機械学習は人間がプログラムを設計することなく、コンピューターが膨大なデータを元に自ら学習することができます。

この技術はさまざまな分野で活用されており、医療や金融、産業などで幅広く利用されています。

機械学習のアルゴリズムとは

機械学習のアルゴリズムとは、コンピューターがデータを元に自動的に学習するための手法や方式のことです。

アルゴリズムは、データから特徴量を抽出し、その特徴量をもとに学習を行います。

さらに、学習結果を元に予測や分類などのタスクを実行することができます。

機械学習には、後述しますが、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなど、さまざまなアルゴリズムが存在します。

機械学習のアルゴリズムが重要である理由

機械学習のアルゴリズムが重要である理由は、膨大なデータセットから有用な情報を抽出し、データから洞察を得るためには「アルゴリズム」が欠かせないからです。

アルゴリズムがあるからこそ、予測や分類、分析などの問題を解決することができるというわけです。

また、アルゴリズムは複雑な問題を解決することもできるため、人間が行うことが困難なタスクでも効率的に行うことができます。

機械学習のアルゴリズムとモデルの違い

機械学習にはアルゴリズムだけでなく、機械学習モデルという言葉も使われます。

両者には違いがあるのですが、混同してしまう場合があるので、ここで確認しておきましょう。

機械学習のアルゴリズムとモデルの違いは、アルゴリズムは機械学習において使用される計算処理の手法であり、モデルはそれらのアルゴリズムを使用して学習させることで生成されるものです。

つまり、機械学習のモデルはアルゴリズムによって生成されるものであるというわけです。

また、機械学習モデルは、機械学習アルゴリズムによって計算された上で出てくる結果でもあります。

機械学習の代表的なアルゴリズム

ここからは、機械学習の代表的なアルゴリズムについて紹介していきます。

機械学習のアルゴリズムは大きく以下の3種類に分けることができます。

順番に解説していきます。

教師あり学習

教師あり学習とは、人間が事前に正解データを用意して、それを使って機械学習モデルをトレーニングする手法です。

代表的な教師あり学習のアルゴリズムには、

などがあります。

いずれのアルゴリズムも、正解データを元にモデルをトレーニングするため、データセットの特性や問題の種類に応じて、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。

教師なし学習

教師なし学習とは、教師あり学習の反対で、人間が正解データを用意する必要がない学習手法です。

そのため、教師なし学習のアルゴリズムは、入力データをもとにデータセット内のパターンや構造を抽出し、それらをもとにモデルを構築します。

代表的な教師なし学習のアルゴリズムには、

などがあります。

いずれのアルゴリズムも、データが不完全な場合や、ラベル付けすることが困難な場合に有効的です。

強化学習

強化学習とは、コンピューター自身が試行錯誤しながら、状況に応じた適切な判断を行い、報酬を最大化するように学習する手法のことです。

強化学習のアルゴリズムは、環境からの報酬をもとに、コンピューターが自己学習して、より効果的な行動を取ることができるようになります。

代表的な強化学習のアルゴリズムには、

いずれのアルゴリズムも、環境とのやり取りをシミュレートすることで、行動を学習することができます。

機械学習アルゴリズムの選び方・使い分け方法

ここまで複数の機械学習アルゴリズムについて紹介してきました。

では、ここからはどういった基準で、機械学習アルゴリズムを選べば良いかについて解説していきます。

機械学習アルゴリズムを適切に選ぶためには、まずはそのデータセットの特徴や、目的とするタスクを明確にすることが重要です。

問題の種類や、データの性質、利用するコンピュータのスペックなどに応じて、最適なアルゴリズムは変わってきます。

そのため、さまざまな要素を考慮しつつ、機械学習アルゴリズムを決定していきましょう。

これらを踏まえた上で、様々な機械学習アルゴリズムを比較検討し、最適なものを選ぶことが大切です。

なお、上記プロセスを簡単にするために、「scikit-learnのチートシート」を活用することをおすすめします。

上記表を活用することで、解決したい問題ごとにどのアルゴリズムを使えばいいかが把握できます。

最初のうちは、どの機械学習アルゴリズムを使えばいいかまったくわからないかと思いますので、ぜひ有効活用していきましょう。

機械学習のアルゴリズムを習得するには？

最後に、機械学習のアルゴリズムを習得するための情報について共有して終わりにします。

順番に解説していきます。

本で学習する

本で機械学習のアルゴリズムを学習するメリットは、情報が体系的にまとめられているのに加えて、情報の質が高い場合が多いことにあります。

1冊の中でロードマップが示されており、基礎的な概念から実践的な内容まで、網羅的に理解できます。

また、目次から必要な情報を取得しやすいので、時間がない方にもぴったりな学習方法となっています。

辞書的な使い方もできるので、1冊は持っておくことをおすすめします。

プラットフォームから学習する

プラットフォームから機械学習のアルゴリズムを学ぶことは、本を読むより分かりやすい場合が多いです。

多くのプラットフォームでは、実際のデータを使った課題などが用意されており、これらを通して実践的な内容が身につきやすいです。

上記で紹介したプラットフォームは無料の場合も多く、最初の触りとしては十分すぐるくらい優秀なものとなっています。

また、「スタアカ」というプラットフォームは、月額980円という破格の値段で、機械学習について体系的に学習することができます。

値段をかけずに網羅的に機械学習について学びたい方は、ぜひ有効活用していきましょう。

プログラミングスクールで学習する

やはり、本やプラットフォームで学習するといっても、わからないことがあれば自力で解決しなければなりません。

すぐに解決できれば良いのですが、機械学習やAIの分野はプログラミングでアルゴリズムを組んだりで、躓いたらなかなか解決しづらいです。

初学者が1時間かけて調べてもわからないことを、機械学習エンジニアの方が手をつけると30秒で解決することが往々にしてあります。

そのため、誰かに質問できる環境というプログラミングスクールは、非常に良いツールとなっています。

無料でも活用できるプログラミングスクールはあるので、有効活用していきましょう。

まとめ：機械学習のアルゴリズムを身につけて、実装できるようにしよう

本記事では、機械学習のアルゴリズムの定義から重要性、代表的な種類などについて紹介しました。

また、機械学習アルゴリズムの選び方にも触れ、習得方法についても解説しました。

ぜひ、機会学習のアルゴリズムを身につけて、実装できるようにしていきましょう。