機械学習とは【連載記事紹介】

更新日 2023-01-18

投稿日 2022-12-23

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◆機械学習手法の概要

人工知能研究者の間ではよく知られたことですが、人工知能には難問として知られる「フレーム問題」「シンボルグラウンディング問題」というのがあります。これらは簡単にいうと、コンピュータは人間と同じような思考ができない、もっというと「概念」を持てないということをいっているわけです。

では、今はどの程度なのかといいますと、概念は持てないが「素性設計(Feature Engineering)」の課題はクリアできつつあるという段階にあるかと思います。素性設計というのは「どんな特徴量に着目して最適化すればいいのか」ということで、従来は人間が着目すべき特徴量をあれこれ考えてきました。2010年代にGoogleの猫が話題になったのは、猫の特徴が何か（例えば、顔のしま模様、目の形、耳の形など）を人が指定することなく、ディープラーニングの階層モデルが自動的に抽出できたということにありました。

これ以降、ディープラーニングの階層モデルは急速に研究が進み、RNN、LSTMなどのような過去情報を記憶するモデル、GANsのような識別能力を鍛えるモデル、Q値計算にDNNを活用した強化学習であるDeep Q-learningなどが次々と考案されてきています。

機械学習と称される手法は以前から様々なものが知られています。確率統計解析の世界では、正規分布をメインにした２σ、３σの管理の考え方、相関関係、回帰分析などが適用されてきました。以下、代表的なところを示してみました。もちろん、これらから派生して考案された手法も多くありますが、ここでは省略します。（下図）