機械学習チートシートを使用して難しい問題を解決します。できますか?

機械学習の初心者であっても、中級プログラマーであっても、この質問に戸惑うかもしれません。チートシートを作成する方法は？この記事から何を学べますか？

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機械学習では、すべての問題に適合する単一の解決策は存在しません。アルゴリズムの種類が多岐にわたるため、問題を解決するのに適したアルゴリズムを見つけるのは困難です。

でも心配しないでください。この記事では、問題に適したアルゴリズムを選択するために使用できるチートシートを使用して、機械学習のアプローチを簡素化する方法を紹介します。

ここに、機械学習について知っておくべきコツをまとめたチートシートがあります。

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チートシート使用ガイド

アルゴリズムを選択する際に考慮すべき要素

いくつかの要因が選択に影響します。いくつかの問題はより特殊であり、特別な解決策が必要です。たとえば、レコメンデーション システムを使用してこのような問題を解決できます。いくつかの種類の質問は自由回答形式ですが、試行錯誤が必要です。教師あり学習、分類、回帰は、オープンクラス問題に対する解決策です。

• データに対してどのような操作を実行しますか? 分類、回帰、クラスタリングのどれですか?
• サイズ: アルゴリズムを選択する際には、データセットのサイズ (大きいか小さいか) が重要になります。
• 品質: データセットにどれだけのバリエーションがあり、データセットがバランスが取れているかどうか。
• データの性質: データにラベルを付けましたか? モデルの入力と出力はどのように表現されていますか?
• 時間の可用性: モデルの構築とトレーニングに利用できる時間はどれくらいありますか?一部のモデルはより速く構築できますが、精度は低くなります。
• 速度または精度: 生産準備が整ったモデルには高い精度が求められる場合がありますが、計算速度が速い高速動作モデルがニーズを満たす場合もあります。

チートシートを使用するには、チャートの選択ラベルを見て、質問に答える矢印に移動するだけです。例えば：

• 次元数を減らし、トピックモデリングが必要ない場合は、PCA を使用します。
• 変数の値を予測し、高い精度が必要な場合は、ランダム フォレスト、ニューラル ネットワーク、または勾配ブースティング ツリーを使用してみてください。
• ラベル付けされたデータがなく、クラスタリングを実行する場合は、k 最近傍クラスタリング アルゴリズムを使用できます。

適切なアルゴリズムを選択する

経験豊富なデータ サイエンティストであっても、他のアルゴリズムを試してみなければ、どのアルゴリズムが最も効果的かを判断することはできないことに注意が必要です。すべての道はローマに通じており、このチートシートが問題を解決する唯一の方法ではないかもしれません。このチートシートは、既知の要因に基づいてどのアルゴリズムを使用できるかについてのガイダンスを提供することのみを目的としています。

機械学習アルゴリズムの種類

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出典: zhihu

1. 教師あり学習

教師あり学習アルゴリズムでは、操作を直接監視します。私たちはデータを使用して機械を教えたりトレーニングしたりします。つまり、データには正解のラベルが付けられます。アルゴリズムを使用してトレーニング データを分析し、入力を出力にマッピングする関数を取得します。この関数は、トレーニング データから一般化することで、未知の入力に対する出力を予測するために使用できます。教師あり学習は基本的に次の 2 種類の問題に使用されます。

• 分類: 分類問題では、入力データのカテゴリを見つける必要があります。たとえば、画像を「犬」または「猫」のいずれかに分類します。
• 回帰: 回帰問題では、出力は実数値になります。入力に基づいて変数の値を予測してみてください。

2. 半教師あり学習

教師あり学習ではラベル付きデータを使用する必要がありますが、他の人が同様のプロジェクトに取り組んでいない場合は、ラベル付きデータを見つけたり生成したりすることが困難になる可能性があります。半教師あり方式では、ラベルなしデータとともにラベル付きデータも使用します。

ご覧のとおり、データは完全にラベル付けされていないため、半教師あり学習と呼ばれます。ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせることで、モデルの精度を向上させることができます。

3. 教師なし学習

ラベルなしデータには教師なし学習が適用されます。マシンは、監視なしでデータ内のパターン、類似点、相違点を見つけ、クラスタリングを実行し、次元を削減する必要があります。

• クラスタリング: いくつかの基準と類似性に基づいて、データは 1 つ以上のクラスターにグループ化されます。たとえば、購買行動に基づいて顧客をグループ化します。
• 次元削減: データの一部の特長または次元は、モデルのトレーニングに使用されない場合があります。特定のアルゴリズムを使用すると、次元や無関係な機能を考慮する必要がなくなります。このプロセスは次元削減と呼ばれます。

4. 強化学習

強化学習は、環境からのフィードバックに基づいてエージェントを最適化できます。エージェントは、マシンが適切な決定を下した場合には報酬を与え、不適切な決定を下した場合にはペナルティを与えます。この学習では、事前にデータを収集してデータをクリーンアップする必要はありません。このシステムは自立しており、現実世界で自らを改善しようとします。強化学習に基づくコンピュータプログラム「AlphaGO」が世界最高の囲碁プレイヤーを破った。

注釈

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出典: Pexels

機械学習の問題はさまざまな方法で解決でき、精度、客観性、データ サイズ、データの性質など、さまざまな要素に基づいてアルゴリズムを選択できます。チートシートを参照して、すぐにモデルの構築を開始することもできます。問題を解決して結果を取得したら、さまざまなアルゴリズムをさらに調査して、特定の問題に最適なアルゴリズムを見つけることができます。