フリーソフトではじめる機械学習入門 (第2版) 第1章

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August 23, 23

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各ページのテキスト
1.

1. はじめに 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 中間的学習 識別 回帰 モデル推定 半教師あり 学習 パターン マイニング 強化学習 1.1 人工知能・機械学習・深層学習 1.2 機械学習とは何か 荒木雅弘: 『フリーソフトではじめ る機械学習入門(第2版)』(森北出 1.3 機械学習の分類 版,2018年) スライドとJupyter notebook サポートページ

2.

1.1 人工知能・機械学習・深層学習 (1/4) 人工知能・機械学習・深層学習の関係 人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習 ⼈⼯知能 探索 推論 知識表現 機械学習 SVM 深層学習 勾配ブース ティング CNN RNN transformer

3.

1.1 人工知能・機械学習・深層学習 (2/4) 人工知能の定義 現在、人が行っている知的な判断を代わりに行う技術 事例:自動運転、サービスロボット、医療補助 技術が普及すると人工知能とはみなされなくなる 例)文字認識、顔検出 人工知能の要素技術 探索・知識表現・推論・機械学習など

4.

1.1 人工知能・機械学習・深層学習 (3/4) 機械学習 「知的な判断を行う」技術を、データから規則性を導くことによって実現する方法 ビッグデータが利用可能になったことが背景 履歴に基づく推薦 インフル だって Shopping 39度︕︕ ⾵邪かも... 顧客のセグメンテーション 多様なニーズに対応 不正利⽤検出 安⼼・安全を進化 流⾏の予想 経験や勘を超越

5.

1.1 人工知能・機械学習・深層学習 (4/4) 深層学習 多層に非線形変換を重ねる手法による機械学習 特徴抽出処理も学習対象とすることができる点が特長 ⼊⼒層 隠れ層 ... ... ... 特に音声・画像・自然言語の認識・生成で高い性能を示す 出⼒層

6.

1.2 機械学習とは何か (1/4) 機械学習のさまざまな側面 入出力から見た機械学習 最適化問題としての機械学習 オープンな問題としての機械学習 ⼊⼒ 出⼒ 最適化器 仮定・制約 プログラム

7.

1.2 機械学習とは何か (2/4) 入出力から見た機械学習の定義 普通の情報処理システム/従来の人工知能システム 入力から出力を得るプログラムを人手で記述 機械学習 入力から出力を予測するプログラムを自動で生成 プログラム ⼊⼒ ⼊⼒ 出⼒ コンピュータ 最適化器 仮定・制約 出⼒ プログラム

8.

1.2 機械学習とは何か (3/4) 最適化問題としての機械学習の定義 プログラムとして、入力 x から出力 y^ を求める数理モデル f を設定 ​ y^ = f (x; θ) ​ ただし θ はモデルのパラメータ 正解 y と出力 y ^ から定義される損失関数 L(y, y^) の値が最小となるようにパラメータ θ ​ ​ を最適化 ⼊⼒ 出⼒ 最適化器 仮定・制約 プログラム

9.

1.2 機械学習とは何か (4/4) オープンな問題としての機械学習の定義 今後入ってくる未知の入力に対して、正しい出力を得るための数理モデルを、仮定・制約に 基づいて決める 仮定の例 入力の微少な変化に対して、出力は大きくは変化しない 制約の例 出力は社会的偏見を反映してはならない ⼊⼒ 出⼒ 最適化器 仮定・制約 プログラム

10.

1.3 機械学習の分類 データへの正解の有無や出力の型で分類できる 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 中間的学習 識別 回帰 モデル推定 半教師あり 学習 強化学習 パターン マイニング

11.

1.3.1 教師あり学習 (1/3) 教師あり学習のデータ 入力ベクトル x と正解情報 y のペア {(xi , yi )}, i = 1, … , N ​ 入力ベクトルは次元数 ​ d の固定長ベクトル xi = (xi1 , … , xid )T ​ ​ 入力ベクトルの各要素は数値またはカテゴリ カテゴリデータの例:性別、居住地、天候、etc. 正解情報の型によって問題が分かれる カテゴリ:識別、連続値:回帰 ​

12.

1.3.1 教師あり学習 (2/3) 識別 正解情報がカテゴリ 例)感染の判定: 陽性, 陰性 未知データに対する誤りが最小となるような入力空間上の識別面を求める どちらの識別面が未知データに対してうまく識別できそうか

13.

1.3.1 教師あり学習 (3/3) 回帰 正解情報が連続値 汎化誤差が最小となるような近似関数を求める どちらの関数が未知データに対してうまく予測できそうか

14.

1.3.2 教師なし学習 (1/4) 教師なし学習のデータ 入力ベクトル x のみ {xi }, i = 1, … , N ​ 入力ベクトルは次元数 d の固定長ベクトル xi = (xi1 , … , xid )T ​ ​ 基本的にデータに潜む規則性を学習 規則がカバーする範囲によって問題が分かれる データ全体をカバー:モデル推定 頻出する傾向を発見:パターンマイニング ​

15.

1.3.2 教師なし学習 (2/4) モデル推定 入力ベクトルは主として数値データ クラスタリング:データをまとまりに分割する データを生じさせたクラスを推定 確率密度推定 クラスの確率分布を推定

16.

1.3.2 教師なし学習 (3/4) パターンマイニング 頻出項目や隠れた規則性を発掘 入力ベクトルは主としてカテゴリデータ antecedents biscuits consequents bread and cake

17.

1.3.2 教師なし学習 (4/4) 推薦システム 入力は表面的には数値、実質カテゴリ 2 4 5 1 1 4 2 5 × = 2 4 2 5 3

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1.3.3 中間的学習 (1/2) 半教師あり学習: データが正解付き/なしの組み合わせ 自己教師あり学習 一部の入力信号を隠して、それを復元するタスクで表現学習 表現学習の後、少量のタスクデータでファインチューニング output NN h0 h1 h2 h3 h4 h5 h0 BERT [CLS] w1 w2 MASK w3 w4 ⾃⼰教師あり学習 BERT w5 [CLS] w1 w2 w3 w4 ファインチューニング w5

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1.3.3 中間的学習 (2/2) 強化学習 遷移する状態における最適な行為を学習 正解情報が間接的・確率的に与えられる https://metacar.scottpletcher.guru/

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1.4 まとめ 人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習 機械学習とは あらかじめ設定された仮定・制約を満たす数理モデルのパラメータを、入力と出力がペアに なったデータ(あるいは入力のみのデータ)を用いて最適化する方法 機械学習の分類 教師あり・教師なし・中間的

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推奨資料 書籍 荒木雅弘. マンガでわかる機械学習, オーム社, 2018. 谷口忠大. イラストで学ぶ人工知能概論 改訂第2版. 講談社, 2020. オンラインコンテンツ PFN社 Chainerチュートリアル 機械学習帳 (by 岡崎先生@東工大) 久保さん@AWSによるまとめや演習問題の解答