強化学習は教師ありですか、それとも教師なしですか?この技術的な質問は重要ですが、焦点をビジネスの視点に移しましょう。強化学習 (RL) は、業界全体の意思決定プロセスを変革し、戦略を最適化するための計り知れない可能性を秘めています。
コンピューター、スマートフォン、さまざまなテクノロジーによって生成される膨大な量のデータは、特にその影響について不確かな人々にとっては気が遠くなる可能性があります。このデータを効果的に利用するために、研究者やプログラマーは機械学習を頻繁に利用してユーザー エクスペリエンスを向上させています。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習の各手法を含む、データ サイエンティスト向けの洗練された方法論が日々登場しています。この記事の目的は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習を簡潔に説明し、それらの違いを強調し、著名な企業によるそれらのアプリケーションを説明することです。
強化学習は教師ありですか、それとも教師なしですか?
強化学習は、次の世界に独自の道を切り開きます。 機械学習、教師あり学習と教師なし学習の両方とは異なります。ただし、まず教師あり学習と教師なし学習とは何かを学びましょう。
教師あり学習とは
教師あり学習は、ラベル付きデータセットでモデルをトレーニングする機械学習手法です。これは、データに入力例とそれに対応する目的の出力 (ラベル) の両方が含まれていることを意味します。目標は、モデルが入力と出力の関係を学習し、新しい未確認データの出力を正確に予測できるようにすることです。
生徒が先生と一緒に勉強するようなものだと考えてください。ラベル付きデータセットは、解答付きの練習問題のようなものです。学生 (モデル) はこれらの例を研究し、教師 (アルゴリズム) が学習プロセスをガイドします。目標は、学生が同様の問題を独自に解決する方法を学ぶことです。
主要な概念:
- ラベル付きデータ: 教師あり学習の核心。各データ ポイントには入力 (特徴) とそれに対応する正しい出力 (ラベル) があります。
- トレーニング： モデルにはラベル付きデータが供給されます。入力と出力の間のパターンと相関関係を分析します。
- 学習機能： このモデルは、入力を出力にできるだけ正確にマッピングする数学関数を開発します。
- 予測： トレーニングが完了すると、モデルは新しい入力を受け取り、それに対応する出力を予測できます。
教師なし学習とは
教師なし学習は、ラベルのないデータセットでモデルをトレーニングする機械学習手法です。これは、データには入力のみが含まれ、対応するターゲット出力が含まれていないことを意味します。モデルの目標は、データ自体の中に隠されたパターン、構造、または関係を発見することです。
これは、具体的な指示なしに新しい環境を探索する子供と同じだと考えてください。子どもは、誰から直接物が何と呼ばれているかを教えられなくても、パターンを観察し、類似したオブジェクトをグループ化し、関係を理解することで学習します。
主要な概念:
- ラベルのないデータ: 教師なし学習には、学習するための事前に定義された答えがありません。
- パターンの発見: モデルはデータを分析して、類似点、相違点、および基礎となる構造を見つけます。
- 明確なガイダンスがない: モデルを修正する「教師」はいません。それは自己発見を通して学びます。
強化学習とは
強化学習は機械学習の一種で、エージェントが環境と対話することで試行錯誤を通じて学習します。エージェントはさまざまなアクションを試し、そのアクションに基づいて報酬またはペナルティを受け取り、時間の経過とともに合計報酬を最大化するように戦略を調整します。
犬を訓練することを想像してみてください。犬に座り方を明確に指示する必要はありません。代わりに、座ることにつながる行動をしたときにご褒美（おやつ）を与えます。時間が経つにつれて、犬は座ることとご褒美を結び付けることを学びます
主要な概念:
- エージェント： 意思決定者、学習する主体。
- 環境： エージェントが対話するシステム。
- 状態： 環境内のエージェントの現在の状況。
- アクション： エージェントがその環境でできること。
- 報酬： エージェントがそのアクションに対して受け取る正または負のフィードバック信号。
- ポリシー： エージェントが特定の状態でどのようなアクションを実行するかを決定するために使用する戦略。
どの機械学習手法を選択すればよいでしょうか?
普遍的に他のすべてを上回る「最高の」機械学習技術は存在しません。最適な手法は次の要素に完全に依存します。
- どのような課題を解決しようとしていますか?
- 分類 (電子メールのスパム フィルタリングなど)?
- 回帰 (例: 住宅価格の予測)?
- クラスタリング (顧客のグループ化など)
- 異常検出 (不正な取引の特定など)?
- データの種類：
- データにはラベルが付いていますか、それともラベルが付いていませんか?
- データセットの大きさはどれくらいですか?
- データは構造化されていますか (数値、カテゴリなど)、それとも非構造化されていますか (画像、テキストなど)?
- 求める性能：
- スピードを優先しますか、それとも高精度を優先しますか?
- モデルが簡単に解釈できること (モデルがどのように意思決定を行うかを理解すること) はどの程度重要ですか?
ラベル付きの例 (入力データとそれに対応する正しい出力) を含むデータセットがある場合は、教師あり学習を選択します。 一般的な手法としては、線形回帰 (連続値の予測)、ロジスティック回帰 (分類)、デシジョン ツリー (ルールベースのモデルの作成)、SVM (データ クラス間の境界の検出)、およびニューラル ネットワーク (複雑なパターン認識) などがあります。
教師なし学習は、事前定義された結果を念頭に置いていない場合に、データセットの探索、隠れたパターンの発見、または類似のデータ ポイントのグループ化に最適です。 一般的な手法には、K 平均法クラスタリング (類似度によるデータのグループ化)、主成分分析 (PCA) (データの複雑さの軽減)、オートエンコーダー (データのコンパクトな表現を見つけるため) などがあります。
強化学習は、ゲームやロボット工学など、長期的な報酬を伴う意思決定に焦点を当てた問題に特に役立ちます。 強化学習では、エージェントは環境と対話し、報酬またはペナルティの形でフィードバックを取得し、時間の経過とともに報酬を最大化するための最適な戦略を学習します。
画像のクレジット： ケレム・ギュレン/ミッドジャーニー
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- 情報源： https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/
