「機械学習」の版間の差分
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2025年8月22日 (金) 12:49時点における最新版
機械学習とは、人工知能の種類のひとつで、コンピューター（機械）がデータからパターンを学習し、別なデータが与えられたときに予測や分類、生成を行うためのアルゴリズムや手法の総称です。
機械学習のうち「人間の脳の神経回路を模したもの」は「ニューラルネットワーク」と呼ばれます。 ただ近年では次々と考案される機械学習モデルの99％がニューラルネットワークという状況なので「機械学習」と「ニューラルネットワーク」は同一の意味で扱われることがほとんどです。
主な機械学習の手法[編集 | ソースを編集]
機械学習にはさまざまな手法があります。
決定木 (Decision Trees)[編集 | ソースを編集]
決定木は、データを分類するためのツリー構造を使用します。各ノードはデータの特徴に基づいて分岐し、最終的に分類結果を出します。シンプルで解釈しやすいのが特徴です。
サポートベクターマシン (SVM)[編集 | ソースを編集]
SVMは、データを異なるクラスに分けるための最適な境界線（ハイパープレーン）を見つける手法です。特に高次元のデータに対して有効です。
k-近傍法 (k-Nearest Neighbors, k-NN)[編集 | ソースを編集]
k-NNは、新しいデータポイントを既存のデータポイントの中で最も近いk個のポイントに基づいて分類する手法です。シンプルですが、計算量が多くなることがあります。
ランダムフォレスト (Random Forest)[編集 | ソースを編集]
ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて予測を行う手法です。個々の決定木の予測を集約することで、精度を向上させます。
ベイズ分類器 (Naive Bayes)[編集 | ソースを編集]
ベイズ分類器は、ベイズの定理に基づいてデータを分類する手法です。特にテキスト分類などに強みがあります。
クラスタリング (Clustering)[編集 | ソースを編集]
クラスタリングは、データを自然なグループに分ける手法です。代表的な手法にはk-meansクラスタリングや階層型クラスタリングがあります。
これらの手法は、ニューラルネットワークとは異なるアプローチでデータを解析し、予測や分類を行います。それぞれの手法には独自の強みと弱みがあり、具体的な問題に応じて使い分けることが重要です¹².
ニューラルネットワーク (Neural Network, NN)[編集 | ソースを編集]
機械学習のうち「人間の脳の神経回路を模したもの」は「ニューラルネットワーク」と呼ばれます。 ただ近年では次々と考案される機械学習モデルの99％がニューラルネットワークという状況なので「機械学習」と「ニューラルネットワーク」は同一の意味で扱われることがほとんどです。