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title: フリーソフトではじめる機械学習入門   (第2版) 第1章
tags:  #機械学習  
author: [荒木 雅弘](https://www.docswell.com/user/MasahiroAraki)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: フリーソフトではじめる機械学習入門   (第2版) 第1章 by 荒木 雅弘
published: August 23, 23
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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


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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


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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


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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


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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


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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


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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


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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


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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


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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


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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
​


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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


# Page. 13

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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


# Page. 14

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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
​


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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


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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


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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


