テクノロジ
機械学習とは
英語名：Machine Learning
ひとことで言うと：データから規則や判断基準を学習し、未知データの予測・分類などへ利用する技術。
意味をわかりやすく解説
機械学習は、人がすべての判定規則を明示的にプログラムする代わりに、データから入力と出力の関係や特徴をモデルとして学習させる技術です。代表的には、正解付きデータから学ぶ教師あり学習、正解を与えず構造を見つける教師なし学習、報酬を基に行動を改善する強化学習があります。
学習に使ったデータへ過度に適合して未知データで性能が落ちる過学習や、学習データの偏りによる性能差にも注意が必要です。モデルは学習データとは別の検証・テストデータで評価し、汎化性能を確認します。
具体例
迷惑メール判定では、過去メールを「迷惑」「正常」とラベル付けして学習させ、新着メールがどちらかを予測させる。これは教師あり学習の分類問題です。
似た用語との違い
ディープラーニング
機械学習は広い技術分野で、ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを使う手法の一つです。
基本情報技術者試験の試験ポイント
教師あり・教師なし・強化学習の違いと、学習データ上の高精度だけでは十分でない理由を押さえます。未知データへの性能である汎化と、過学習の関係が重要です。
CHECK QUESTION
訓練データでは99%正解するのに、初めて見るデータでは60%しか正解しない状態から疑うべき問題は何ですか。
答えを見る
過学習です。訓練データへ適合し過ぎ、未知データへの汎化性能が低下している可能性があります。
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