お帰りなさい｡
これまで､ 機械学習とは何かということをつらつらと述べてきましたが､ なぜ機械学習があるのか､
なぜ便利なのか､ 少しは理解していただけたでしょうか｡
しかし､ 結局のところ､ 私たちが機械学習にこだわるのは､ 入ってきたデータをもとに機械で結果を予測することができるからにほかなりません｡
それだけです｡
さて､ この機械学習の考え方ですが､ 心配しないでください､ 理論の話ばかりしていますが､ 最初にコーディングの練習をすることを約束します｡
しかし､ よく目にする機械学習のカテゴリーについて､ 手短にお話ししたいと思います｡
機械学習とは､ 入力されたデータに基づいて結果を予測することであり､ これらのサブカテゴリーは単にそれを行うものである､
ということを念頭に置いてください｡
例えば､ 教師あり学習という考え方があります｡
機械学習のサブセットである｡
この教師あり学習では
いただいたデータには､ すでにカテゴリーがあります｡
行と列のラベルを持つCSVファイルとお考えください｡
ラベル付けされたデータと､ ラベル付けされたテストデータがあります｡
だから､ 私たちの機能が正しいのか間違っているのかがわかるのです｡
つまり､ 教師あり学習のシナリオでは､ 「これはリンゴか､ それともペアか」を判断する分類のようなことができるのです｡
機械学習モデルは､ 単純に線を引いて「これはリンゴで､ これはペアだ」と判断します｡
あるいは､ 入力に基づく分類ではなく､ 回帰というものを行うかもしれません｡
例えば､ 株価の予測｡
教師あり学習は､ 例えば､ 経験年数や年齢､ 住んでいる場所､ 持っているコンピュータの種類などのインプットに基づいて､
エンジニアを採用するような使い方もできます｡
このようなラベル付けされた入力は､ 教師あり学習システムで､ 「このエンジニアを採用すべきかどうか」を判断するのに利用できます｡
さて､ ラベルのないデータがある場合がありますが､ これを教師なし学習と呼びます｡
ここでも､ CSVファイルから列名のラベルを取り除いたものと考えてください｡
クラスタリングなどでは､ これらのグループ､ 少なくともこれらのグループを作成するためのマシンを作成する必要があることがあります｡
例えば､ たくさんのデータポイントを与えると､ 機械は「ああ､ これはグループだ､ これはグループだ､
これはグループだ」と判断するのです｡
また､ アソシエーション・ルール学習のように､ グループが存在しない場合に､ 異なるものを関連付けて､
お客様が将来購入する可能性のあるものを予測することも可能です｡
私たちはこれを教師なし学習と呼んでいます｡
リンゴと洋ナシをやるときのように､ 本当の意味でのカテゴリーがないので､ 機械に正しいとか間違っているとか伝えることができるのです｡
しかし､ 私たちは機械にこれらのカテゴリーを作らせるだけです｡
強化学習は､ 試行錯誤しながら､ 報酬と罰によって機械に教えるというもので､
とても興味深いものです｡
つまり､ プログラムは何百万回とゲームをプレイして､ 最高得点を取るまで学習するだけなのです｡
最初は何をやっているのかわからないのですが､ やがてスコアを最大化しようとして､ 「あれ､
ボールが来るところを動いたほうがいいかも」とわかってきます｡
これは､ スキルの習得やリアルタイム学習で見られるもので､ 例えばビデオゲームをプレイする機械学習プログラムなどでよく見られますね｡
では､ これらのトピックをより深く掘り下げることができるように､ リソースにリンクします｡
実際にいくつかの演習を行うことで､ このことについてもう少し話し､ 理解を深めることができます｡
しかし､ ここでの考え方は､ 機械学習にはさまざまなカテゴリーがあり､ 目的を達成するための方法が異なるということです｡
そして､ ニューラルネットワーク､ 決定木､ サポートベクターマシン､ KNNなどのトピックは､
これらのサブフィールドで使用される､ 予測を行うためのアルゴリズムに過ぎません｡
しかし､ 重要なことは､ これらのすべてが､ 先行するデータから学び､ 何かを予測しようとしていることです｡
次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡