機械学習 | ページ 8 | 新しいAI解説 +プラス

ベイズ統計学入門

私たちの暮らす世界は、予測できない出来事に満ちています。明日の天気予報が外れることもありますし、経済の動向や新しい商品の売れ行きも、確実に言い当てることは難しいものです。このような予測のつかない状況に立ち向かうための強力な道具として、ベイズ統計学があります。ベイズ統計学は、物事がどれくらい確からしいかを確率を使って表し、不確かな事象について推論を行います。ベイズ統計学の特徴は、過去の経験や知識を確率という形で取り入れることができる点にあります。例えば、過去の天気予報の的中率や、似たような商品の売れ行きといった情報を確率で表し、これらを事前情報として利用します。そして、新しい情報が入ってくるたびに、この事前情報と新しい情報を組み合わせ、より確かな予測へと更新していきます。天気予報で言えば、朝方に雲行きが怪しくなってきたという新たな情報を得れば、雨の確率を高く修正するといった具合です。従来の統計学では、十分な量のデータが集まらないと、分析が難しいという問題がありました。しかし、ベイズ統計学では、限られたデータでも分析を行うことができます。これは、少ないデータしかない場合でも、過去の経験や専門家の知識といった事前情報を活用できるためです。例えば、新しい薬の効果を調べるための試験では、参加者を多く集めるのが難しい場合があります。ベイズ統計学を使えば、少ない参加者から得られたデータと、過去の類似の薬の効果に関する情報を組み合わせ、新薬の効果や副作用の可能性について確率的な評価を行うことができます。このように、ベイズ統計学は、情報が不足している状況でも、意思決定を助けるための判断材料を提供してくれるのです。

2024.11.26

機械学習

量子化：モデルを小さく、速く

私たちの身の回りにある音や光、温度といったものは、本来滑らかに変化する連続的な量です。しかし、コンピュータはこれらの連続的な量をそのまま扱うことができません。コンピュータが理解できるのは、０と１のデジタルデータ、つまり飛び飛びの値だけです。そこで、連続的な量をコンピュータが扱える飛び飛びの値に変換する技術が必要となります。これが「量子化」です。例えば、アナログ式の温度計を思い浮かべてみましょう。温度計の水銀柱は、気温の変化に応じて滑らかに上下します。これが連続的な量の例です。一方、デジタル式の温度計は、数値で気温を表示します。この数値は、0.1度刻みであったり、1度刻みであったりと、飛び飛びの値で表示されます。これが量子化された状態です。量子化によって、本来は無限にあった温度の表現が、有限の段階に分けられます。この段階の数を「量子化ビット数」と呼び、ビット数が多いほど、元の連続的な量に近い形で表現できます。音楽CDの作成も、量子化の良い例です。空気の振動という連続的な量である音は、そのままではCDに記録できません。そこで、音の大きさを細かく区切り、それぞれの区間に対応する数字を記録することで、CDに音を保存します。この際に、音の波形を時間方向にも細かく区切り、それぞれの瞬間の音の大きさを数字に変換していきます。写真も同様です。写真の色の濃淡は本来連続的ですが、デジタルカメラでは、この濃淡を飛び飛びの値に変換することで画像を記録します。このように、量子化は、コンピュータが情報を処理・保存する上で欠かせない技術となっています。量子化ビット数を適切に設定することで、データの精度と容量のバランスを取ることが重要です。

2024.11.26

機械学習

過学習を防ぐ正則化とは？

機械学習は、大量のデータから規則性を学び、未知のデータに対しても予測を行う技術です。この学習過程で、時にモデルは学習データの特徴を細部まで捉えすぎてしまい、新たなデータへの対応力が低下することがあります。これを過学習と呼びます。例えるなら、特定の年の過去問を完全に暗記した受験生が、出題傾向が少し変わった本番の試験に対応できないようなものです。この過学習を防ぐための有効な手段が、正則化です。正則化とは、モデルの複雑さを抑えることで、学習データへの過度な適応を防ぎ、未知のデータに対する予測精度を高める技術です。具体的には、モデルの学習時に用いる損失関数に正則化項と呼ばれるペナルティを追加します。このペナルティは、モデルのパラメータが大きくなりすぎることを抑制する役割を果たします。モデルのパラメータが大きくなると、モデルは学習データの細かな変動にも敏感に反応するようになり、過学習しやすくなります。正則化項を加えることで、パラメータの値を小さく保ち、モデルを滑らかにします。滑らかなモデルは、データの些細な変化に過剰に反応せず、本質的なパターンを捉えることに集中できます。正則化には、L1正則化とL2正則化といった種類があります。L1正則化は、不要なパラメータをゼロに近づける効果があり、モデルを簡素化できます。一方、L2正則化は、すべてのパラメータを満遍なく小さくする効果があります。このように、正則化は、モデルの過学習を抑え、汎化性能を高めるための重要な技術です。適切な正則化手法を用いることで、より信頼性の高い予測モデルを構築することができます。

2024.11.26

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ベイジアンネットワーク入門

物事の起こる理由と結果の関係を明らかにする、強力な道具として注目を集めているのが、ベイジアンネットワークです。いくつもの原因と結果が複雑に絡み合い、予測しにくい出来事でも、ベイジアンネットワークを使うことで、隠された確率的な仕組みを明らかにできます。ベイジアンネットワークは、出来事が起こる確率を、原因となる他の出来事との関係に基づいて計算します。例えば、雨が降る確率は、雲の量や気温、湿度といった様々な要因に影響されます。これらの要因と雨が降る確率の関係をネットワーク状の図で表し、それぞれの要因に確率を割り当てることで、雨が降る確率をより正確に予測できます。このベイジアンネットワークは、天気予報だけでなく、医療診断や機械の故障診断など、様々な分野で活用されています。例えば、医療診断では、患者の症状や検査結果から病気を特定する際に、ベイジアンネットワークが役立ちます。様々な症状や検査結果と、考えられる病気との確率的な関係をモデル化することで、医師はより正確な診断を下すことができます。また、工場などでは、機械の故障診断にベイジアンネットワークが利用されています。機械の様々な部品の状態やセンサーデータから、故障の原因を特定し、適切な修理を行うことができます。これにより、機械の停止時間を短縮し、生産効率を向上させることができます。このように、ベイジアンネットワークは、データに基づいた的確な判断を助ける上で、無くてはならない存在となっています。複雑な事象を理解し、未来を予測するために、ベイジアンネットワークは今後ますます重要な役割を担っていくと考えられます。本稿では、ベイジアンネットワークの基礎的な考え方から、具体的な活用事例までを、分かりやすく説明していきます。

2024.11.26

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交差検証でモデルの精度を確かめる

機械学習の分野では、作った模型がどれほど使えるものなのかをきちんと確かめることが大切です。この作業を「模型の性能評価」と言いますが、そのための便利な方法の一つが「交差検証」です。交差検証は、限られた学習データを有効に使い、模型が未知のデータに対してどれくらい正確に予測できるのかを評価する手法です。すべてのデータを使って模型を作ってしまうと、「過学習」という状態になりがちです。過学習とは、学習に使ったデータに対しては精度が高いように見えても、実際には新しいデータに対してはうまく予測できない状態のことです。例えるなら、過去問だけを完璧に覚えて試験に臨むようなもので、見たことのない問題に対応できません。過学習を防ぐため、一般的にはデータを「学習用」と「評価用」に分けます。学習用データで模型を訓練し、評価用データでその性能を評価します。しかし、一度だけの分割では、たまたま分け方が偏っていた場合、正確な評価ができるとは限りません。まるで、過去問のほんの一部だけで自分の実力を判断するようなものです。そこで交差検証の出番です。交差検証では、データを複数回にわたって異なる方法で学習用と評価用に分割します。それぞれの分割で模型の学習と評価を繰り返し、その結果を平均することで、より信頼性の高い評価を得られます。これは、過去問をいくつかのグループに分け、それぞれのグループで練習と模擬試験を繰り返すようなものです。何度も練習と試験を繰り返すことで、自分の本当の力が分かります。このように、交差検証は、限られたデータから模型の真の実力を明らかにするための、強力な手法と言えるでしょう。

2024.11.26

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AIの透明性：信頼への道

近頃、人工頭脳は、暮らしの様々な場面で見かけるようになり、私たちの生活を大きく変えています。病気の診断やお金のやり取り、車の自動運転など、人工頭脳の活躍の場は広く、その影響力は日に日に増しています。しかし、人工頭脳、特に深い学びを使った仕組みは、複雑な作りと膨大な要素を持つため、どのように判断しているのか人間には分かりにくいという問題があります。これは「黒い箱」と呼ばれ、人工頭脳の判断の理由がはっきりしないことから、信頼できるか、責任の所在はどこにあるのかという点で心配の声が上がっています。例えば、病気の診断で人工頭脳が間違った判断をした場合、その原因が分からなければ正しい対策を立てることはできません。車の自動運転で事故が起きた場合、人工頭脳の責任はどこまでなのかをはっきりさせるためには、どのような判断をしたのかを調べられるようにしておく必要があります。このように、人工頭脳の判断の過程を明らかにすることは、安全に使うため、そして皆が安心して受け入れるために欠かせません。人工頭脳が信頼できるものとなるためには、その判断の過程を人間が理解し、確かめられる仕組みが必要です。具体的には、人工頭脳がどのような情報をもとに、どのような手順で判断に至ったのかを記録し、分かりやすく示す必要があります。また、人工頭脳の判断に偏りがないか、倫理的に問題がないかをチェックする仕組みも必要です。さらに、人工頭脳の開発者や利用者は、責任ある行動を心がけ、問題が発生した場合には適切な対応をとる必要があります。人工頭脳は、私たちの生活を豊かにする大きな可能性を秘めていますが、その恩恵を最大限に受けるためには、透明性と責任ある利用を徹底することが重要です。今後、人工頭脳技術がさらに発展していく中で、これらの課題に取り組み、信頼できる人工頭脳を実現していく努力が求められます。

2024.11.26

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モデル学習の重要性

人が物事を学ぶように、人工知能も学ぶ必要があります。この学習のことを、モデル学習と呼びます。人工知能の中核を担うこのモデル学習は、大量の情報を与え、そこから規則性や繋がりを見つけることで行われます。まるで、たくさんの絵を見て、それが猫なのか犬なのかを学ぶ子どものようなものです。例えば、猫を判別できる人工知能を作りたいとします。この場合、大量の猫の画像と、猫ではない画像を人工知能に学習させます。猫の画像には、様々な種類の猫、様々な角度から撮られた猫、様々な背景の猫が含まれているでしょう。これらの画像を人工知能は一つ一つ分析し、猫の特徴を捉えようとします。耳の形、目の形、ひげ、体の模様、毛並み、姿勢など、猫には猫特有の特徴があります。人工知能は、これらの特徴を大量のデータから抽出し、猫とは何かを学習していくのです。同時に、猫ではない画像、例えば犬や鳥、車や家などの画像も学習させることで、猫の特徴をより明確に捉えることができます。猫ではないものを見ることで、猫とは何が違うのかを理解し、猫であることの条件を絞り込んでいくのです。この学習プロセスは、まるで子どもが繰り返し練習することで自転車に乗れるようになる過程に似ています。最初は転んだり、うまくバランスが取れなかったりするかもしれませんが、練習を重ねるにつれて、無意識のうちに自転車の乗り方を体得していくように、人工知能も大量のデータからパターンを学び、最終的には新しい画像を見せても、それが猫かそうでないかを判断できるようになるのです。このようにして、人工知能は特定の作業をこなすための知識を身につけていきます。そして、このモデル学習こそが、人工知能の性能を大きく左右する重要な工程と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

混同行列：分類モデルの評価指標

機械学習を使って分類を行う際、作った模型の良し悪しを測る物差しはいくつかあります。その中でも、混同行列は模型の働きぶりを詳しく知るための大切な道具です。分類とは、例えば迷惑な電子手紙を見分けるように、情報がどの種類に当てはまるかを予想することです。この予想と実際の答えとの組み合わせは、大きく分けて四つの形に分けられます。混同行列は、この四つの形を表形式で分かりやすく示したものです。具体的には、真陽性(TP)は実際に陽性で、予測も陽性だった数を表します。例えば、本当に迷惑な電子手紙を、模型も迷惑電子手紙だと正しく判断した数です。真陰性(TN)は実際に陰性で、予測も陰性だった数を表します。普通の電子手紙を、模型も普通の電子手紙だと正しく判断した数です。偽陽性(FP)は実際には陰性なのに、陽性だと予測してしまった数を表します。普通の電子手紙を、模型が誤って迷惑電子手紙だと判断した数で、第一種の過誤と呼ばれます。偽陰性(FN)は実際には陽性なのに、陰性だと予測してしまった数を表します。迷惑な電子手紙を、模型が見逃して普通の電子手紙だと判断した数で、第二種の過誤と呼ばれます。混同行列はこれらの四つの数を表にまとめることで、模型の正確さだけでなく、誤りの種類も明らかにします。例えば偽陽性が多いと、大事な電子手紙を迷惑メールとして処理してしまう可能性が高く、偽陰性が多いと、迷惑な電子手紙が受信箱に届いてしまう可能性が高くなります。このように、混同行列を見ることで、模型の弱点や改善点を把握し、より精度の高い分類を実現するための手がかりを得ることができるのです。どの種類の誤りをより減らすべきかは、扱う問題によって異なります。迷惑電子手紙の例では、偽陰性を減らすことのほうが重要かもしれません。そのため、混同行列は単に模型の正確さを示すだけでなく、目的に合わせて模型を調整する際に役立つ情報も提供してくれるのです。

2024.11.26

機械学習

モデルドリフト：ＡＩモデルの劣化を防ぐ

機械学習の分野では、予測や判断を行うために、大量のデータを使って訓練された人工知能モデルが広く使われています。これらのモデルは、学習したデータに基づいて未来の出来事を予測したり、適切な行動を決定したりします。学習データは、いわばモデルの知識の源泉であり、モデルの性能を左右する重要な要素です。しかしながら、現実世界は常に変化し続けているため、時間の経過とともに、モデルが学習したデータと現実世界のデータとの間にずれが生じることがあります。この現象は「モデルドリフト」と呼ばれ、モデルの性能低下を引き起こす大きな要因となっています。モデルドリフトは、まるで古い地図を使って新しい街を探索するようなものです。かつては正確だった地図も、街の構造が変わってしまえば、もはや役に立たなくなってしまいます。同様に、人工知能モデルも、変化する現実世界に適応できなければ、その予測や判断の精度は低下し、誤った結果をもたらす可能性があります。例えば、商品の需要予測モデルが、過去のデータに基づいて学習されているとします。しかし、消費者の嗜好や経済状況が変化した場合、モデルは需要を正確に予測できなくなり、過剰在庫や品切れといった問題を引き起こす可能性があります。また、医療診断モデルが、特定の患者集団のデータで学習されている場合、異なる特性を持つ患者集団に適用すると、誤診につながる可能性があります。このように、モデルドリフトは様々な分野で深刻な問題を引き起こす可能性があります。そのため、モデルの性能を維持するためには、定期的にモデルを再学習し、最新のデータに適応させることが重要です。さらに、モデルの性能を監視し、ドリフトの兆候を早期に検知する仕組みを構築することも必要です。これにより、モデルの精度を維持し、信頼性の高い予測や判断を実現することができます。

2024.11.26

機械学習

ホールドアウト検証と交差検証

機械学習の分野では、作った模型がどれくらいうまく働くのかを確かめることがとても大切です。そのための方法の一つに、ホールドアウト検証というものがあります。これは、持っているデータを二つの組に分けて、模型の良し悪しを判断する方法です。まず、集めたデータを大きな塊と小さな塊に分けます。大きな塊は訓練データと呼ばれ、模型に学習させるためのデータです。ちょうど、学校の授業で教科書を使って勉強するようなものです。模型はこの訓練データを使って、データの中に潜むパターンや規則を見つけ出します。もう一方の小さな塊はテストデータと呼ばれ、これは模型がどれだけきちんと学習できたかをテストするためのデータです。学校のテストと同じように、訓練データでは見たことのない問題を解かせて、その正答率で模型の性能を測ります。模型は訓練データを使って学習しますが、テストデータは一切見ることができません。これにより、未知のデータに対する模型の性能を公平に評価することができます。このホールドアウト検証は、分かりやすく簡単に実行できるという大きな利点があります。しかし、データの分け方によって結果が変わってしまうことがあるので、注意が必要です。特に、データの数が少ない場合は、分け方による影響が大きくなってしまい、正しい結果が得られない可能性があります。例えば、訓練データにたまたま特定の特徴を持つデータばかりが集まってしまうと、模型はその特徴に偏って学習してしまい、本来の性能よりも良く見えてしまうことがあります。そのため、ホールドアウト検証を行う際は、データの分け方を工夫することが重要です。例えば、データ全体の特徴を反映するように、均等にデータを分けるなどの工夫が必要です。そうすることで、より信頼性の高い結果を得ることができます。

2024.11.26

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売上予測モデル：未来を予測する技術

予測模型とは、過去の情報や今の状態を基に、これからの様子を推測するための数式の模型です。まるで未来を映す水晶玉のように、様々な分野で役立っています。例えば、商売の世界では、売上の見込みや物の需要、株価の動きなどを予想するのに使われています。予測模型を使うことで、将来に起こりそうな出来事を前もって見当をつけることができ、それに応じた準備をすることが可能になります。具体的な例を挙げてみましょう。ある商品の売上がどれくらいになるかを予測できれば、倉庫の中の商品の量をうまく調整したり、売るための作戦を練ったりするのに役立ちます。また、どれくらい物が求められるかを予想することで、作る量を調節し、無駄な在庫を山のように抱える危険を少なくできます。予測模型を作るには、まず過去の情報が必要です。例えば、過去の売上データや気温、景気の状態など、予測したい事象に関係がありそうな情報を集めます。そして、集めた情報をもとに、予測に適した数式を選び、数式の中の細かい部分を調整します。この調整は、過去の情報と照らし合わせながら行います。予測模型は、様々な種類があります。例えば、過去の売上の推移から将来の売上を予測する時系列模型や、複数の要素の関係性から予測を行う重回帰模型など、目的に合わせて適切な模型を選ぶことが重要です。予測模型は万能ではありません。未来を完全に正確に言い当てることはできません。なぜなら、未来には予測できない様々な出来事が起こる可能性があるからです。しかし、過去の情報に基づいて客観的に判断する材料を提供してくれるため、物事を決める際の強力な道具となるでしょう。よく吟味して使えば、未来への羅針盤となることでしょう。

2024.11.26

機械学習

生成AIの公平性：偏見のない未来へ

近ごろ、驚くほどの速さで進歩している生成人工知能という技術は、文章や絵、音楽など、様々な種類の作品を生み出すことができるようになりました。この画期的な技術は、私たちの暮らしをより便利で楽しいものにする大きな力を持っています。しかし、同時に、公平さに関する問題も抱えています。生成人工知能は、学習のために使うデータに含まれている偏りや差別を、そのまま作品に反映させてしまうことがあるからです。たとえば、ある特定の属性を持つ人物を、好ましくない形で描写してしまうといったことが考えられます。このようなことが起こると、社会的な不平等を助長したり、特定の人々を傷つけたりする可能性があります。このため、生成人工知能を使う際には、慎重な配慮が欠かせません。生成人工知能が公平さを欠く原因の一つに、学習データの偏りがあります。インターネット上のデータなどを大量に学習させることで、生成人工知能は様々な表現方法を習得します。しかし、もし学習データの中に、特定の性別や人種、国籍などに対して偏った情報が多く含まれていた場合、生成人工知能もまた、そのような偏った考え方を学習してしまうのです。また、生成人工知能の開発者や利用者の無意識の偏見も、問題を複雑にしています。開発者自身が特定の価値観を持っていると、意図せずとも、その価値観が人工知能の設計に影響を与える可能性があります。同様に、利用者の偏見も、人工知能が出力する結果に影響を及ぼす可能性があります。誰もが平等に扱われる社会を実現するためには、生成人工知能の公平性について、真剣に考える必要があります。学習データの偏りをなくすための技術的な工夫や、開発者や利用者に対する教育、そして、生成人工知能が社会に与える影響についての継続的な議論が必要です。生成人工知能は、正しく使えば、私たちの社会をより良くする力を持っています。だからこそ、公平性の問題を解決し、すべての人にとって有益な技術として発展させていく必要があるのです。

2024.11.26

機械学習

ＡＩモデル実装後の継続評価

機械学習の模型作りが終わると、いよいよ実際に使えるようにする段階に入ります。この段階では、作った模型を現実のデータに当てはめ、未来のことやものの分け方などを推測できるようになります。例えば、お客さんがどんな物を買うか予測する模型であれば、ホームページに組み込んで商品の提案に役立てます。お客さんがどんな物に興味を持っているか、どんな物を買ったことがあるかなどの情報から、次にどんな物を欲しがるかを予測し、おすすめ商品として表示するのです。これは、まるで優秀な店員さんがお客さんの好みを覚えていて、ぴったりの商品を勧めてくれるようなものです。また、不正なお金の使い方を見つける模型であれば、銀行の仕組みの中に組み込んで、不正なお金の動きを監視するために使えます。怪しいお金の動きを模型が見つけ出し、すぐに担当者に知らせることで、被害を最小限に抑えることができます。これは、まるで警備員が常に目を光らせて不正を見つけるように、システムが自動で不正を監視してくれるようなものです。模型を実際に使えるようにするには、ただ模型を置くだけでは不十分です。模型が正しく働くための環境を整えたり、他の仕組みとつなげたりするなど、細かい準備が必要です。これは、研究室で実験していたものを、実際の現場で使えるようにするようなものです。模型が本当に役に立つようになるためには、現場の状況に合わせて微調整したり、常に新しいデータを取り込んで学習させ続けたりする必要があります。まるで、新入社員を現場に配属して、仕事を教えたり、経験を積ませたりするように、模型も実際の現場で育てていく必要があるのです。このように、模型を実際に使えるようにする段階は、模型が真価を発揮し始める大切な局面と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

k分割交差検証：モデル評価の精確性を高める

機械学習の模型を作る過程で、その模型がどれくらいうまく働くかを正しく測ることはとても大切です。作った模型が新しいデータに対してもきちんと対応できるかどうかを確認する必要があるからです。しかし、学習に使えるデータが少ない場合、どのように学習用データとテスト用データに分けたらよいかによって、評価の結果が大きく変わってしまうことがあります。そこで、限られた量のデータをうまく活用して模型の性能を評価する賢い方法として、交差検証というやり方が使われます。その中でも、よく使われるのが「何分割交差検証」と呼ばれる手法です。この手法では、まず全てのデータを同じくらいの数のグループに、例えば５つのグループに分けます。そして、そのうちの４つのグループを模型の学習に使い、残りの１つのグループをテストに使います。この時、学習に使ったデータは「学習データ」、テストに使ったデータは「テストデータ」と呼ばれます。次に、別の４つのグループを学習データ、残りの１つのグループをテストデータとして、同じように模型の性能を評価します。これを全てのグループが一度ずつテストデータになるまで繰り返します。５つのグループに分けた場合は、この作業を５回繰り返すことになります。それぞれのテストで得られた結果を平均することで、最終的な模型の性能を評価します。この方法を使うと、全てのデータが一度はテストデータとして使われるので、限られた量のデータを最大限に活用でき、偏りの少ない、より確かな評価結果を得ることができます。グループの数は何個でも良いのですが、５個や10個に分割することが多いです。分割する数を多くしすぎると計算に時間がかかってしまうため、データの量や計算にかかる時間などを考えて、適切な数を選ぶ必要があります。「何分割交差検証」は、特定のデータの分け方に影響されにくい、信頼性の高い評価方法として広く使われています。

2024.11.26

機械学習

予測ドリフト：精度低下の要因を探る

機械学習の模型は、過去の情報をもとに未来を予想します。まるで過去の天気図から明日の天気を予想するようにです。しかし、どんなに精巧な天気予報でも、外れることがありますよね。それと同様に、時間の流れとともに、模型の予想精度が落ちてしまうことがあります。これを予測のずれと呼びます。作ったばかりの時は正確に予想できていた模型も、現実世界の情報は常に変化しています。まるで天気のように、気温や湿度、風の流れは刻一刻と変わっていきます。この変化に模型が対応できなくなると、現実と模型の間にはずれが生じ、予想が外れやすくなるのです。これが予測のずれの問題です。機械学習の模型を使う上で、常に気を付けなければならない重要な課題です。なぜ模型と現実の間にずれが生じるのか、その原因を突き止め、適切な対策を行うことが、模型の信頼性を保つために欠かせません。原因としては、学習に使ったデータが古くなったり、現実世界で予期せぬ出来事が起こったりすることが考えられます。例えば、新しい流行が生まれたり、大きな社会的な変化が起きたりすると、過去のデータに基づく予想は役に立たなくなるかもしれません。近年、機械学習の技術は目覚ましく進歩し、様々な分野で予測模型が活用されるようになりました。しかし、それと同時に予測のずれの問題は、これらの模型が長く使えるようにするための大きな壁となっています。模型の予想精度が下がると、仕事の判断に悪影響が出たり、提供する仕事の質が下がったりする危険性があります。そのため、予測のずれに適切に対処することは、機械学習の模型を使う上で避けて通れないと言えるでしょう。まるで天気予報が外れないように工夫を重ねるように、予測のずれを防ぐための努力が常に必要なのです。

2024.11.26

機械学習

モデル作成：ＡＩ開発の道筋

人工知能という技術は、近頃、私たちの暮らしや仕事の中で、急速に広がりを見せています。様々な分野で、これまでになかった革新を生み出し、私たちの生活を大きく変えつつあります。この人工知能の中核となるのが、人工知能モデルです。人工知能モデルは、人間の脳のように、情報から学習し、判断や予測を行います。そして、この人工知能モデルを作り出す作業こそが「モデルオーサリング」と呼ばれています。モデルオーサリングは、人工知能開発の中でも特に重要な工程です。まるで、熟練した職人が、丹精込めて工芸品を作り上げるように、高度な技術と専門知識を駆使して、緻密な作業を積み重ねていく必要があります。この作業は、一筋縄ではいかず、複雑で難しいものです。モデルオーサリングでは、まず、人工知能に学習させるための膨大な量の情報を集めます。そして、集めた情報を整理し、人工知能が理解しやすい形に変換していきます。さらに、人工知能の学習方法や、判断基準などを細かく調整することで、目的の動作をするように教え込んでいきます。モデルオーサリングの良し悪しは、人工知能の性能を大きく左右します。精度の高い、信頼できる人工知能を作り出すためには、質の高いモデルオーサリングが不可欠です。そのため、近年、モデルオーサリングの重要性はますます高まっており、多くの企業や研究機関が、この技術の向上に力を入れています。優れたモデルオーサリング技術を持つ人材は、今後ますます需要が高まっていくでしょう。本稿では、これからモデルオーサリングの全体像や、その重要性について、詳しく説明していきます。まずは、モデルオーサリングの基本的な考え方から見ていきましょう。

2024.11.26

機械学習

価値関数：強化学習における価値の尺度

強化学習とは、機械がまるで人間のように試行錯誤を繰り返しながら、与えられた課題をうまくこなせるように学習していく方法のことです。この学習を進める上で、とても大切な役割を担うのが価値関数と呼ばれるものです。価値関数は、ある状況や行動がどれほど良いかを数値で表す役割を果たします。例えば、迷路を抜けるロボットを想像してみてください。このロボットにとって、ゴールに近い場所は価値が高く、逆に行き止まりに近い場所は価値が低いと判断できます。価値関数は、ロボットが将来得られる報酬、つまりゴールに辿り着いたときに得られる喜びを予測するのに役立ちます。そして、この予測に基づいて、より良い行動、つまりゴールへの近道をロボットは選択できるのです。価値関数を考える上で、状態価値関数と行動価値関数という二つの種類があります。状態価値関数は、ある状況における価値を表すものです。迷路の例で言えば、あるマスにロボットがいる時の価値を数値化します。一方、行動価値関数は、ある状況で特定の行動をとった時の価値を表すものです。例えば、ロボットがあるマスで右に進む行動をとった時の価値、あるいは左に進む行動をとった時の価値などを数値化します。価値関数をいかに正確に見積もるかは、強化学習の成否を左右する重要な要素です。価値関数の見積もり精度が高ければ、ロボットはより効率的に迷路を抜けられるようになります。逆に、見積もりが不正確であれば、遠回りしたり、行き止まりに迷い込んだりする可能性が高くなります。そのため、強化学習の研究では、いかに価値関数を正確に学習させるかという点が常に重要な課題となっています。

2024.11.26

機械学習

AIの予期せぬ挙動と対応

近年の技術革新により、人工知能は目覚ましい発展を遂げ、私たちの生活に深く浸透しつつあります。膨大な量の情報を学習し、そこから規則性を見出すことで、複雑な作業もこなせるようになりました。しかし、この学習という過程には落とし穴が潜んでいます。人工知能の学習に用いる情報に偏りがある場合、私たちが望まない、予期しない行動を示すことがあるのです。これは、計算手順の偏りと呼ばれ、人工知能開発における重要な課題の一つとなっています。例えば、過去の採用活動の記録に男性が多く含まれているとします。このデータを基に学習した人工知能は、男性を採用する傾向を強める可能性があります。これは、人工知能が過去のデータの偏りをそのまま反映した結果です。開発者が意図的に男性を優遇するよう指示したわけではないにも関わらず、このような事態が発生することがあります。人工知能は、与えられた情報を統計的に処理し、最も確率の高い結果を導き出そうとするため、学習データに偏りがあれば、その偏りを反映した結果を出力してしまうのです。このような計算手順の偏りは、人工知能による判断を歪め、公平性や倫理的な問題を引き起こす可能性があります。例えば、採用活動において、女性や少数派の人々が不当に不利な扱いを受けるといった事態が生じる恐れがあります。また、犯罪予測システムにおいて、特定の地域や人種に対する偏見が反映され、不当な捜査や逮捕につながる可能性も懸念されています。人工知能の活用が拡大するにつれて、この計算手順の偏りの問題はますます重要性を増しています。偏りのない、公平な人工知能を実現するためには、学習データの偏りを認識し、適切な対策を講じる必要があります。多様なデータを用いて学習を行う、偏りを修正する技術を開発するなど、様々な取り組みが求められています。人工知能が真に社会に貢献するためには、技術的な側面だけでなく、倫理的な側面にも配慮した開発が不可欠です。

2024.11.26

機械学習

目的変数：予測の鍵

目的変数とは、予測したい事柄そのものを指します。言い換えれば、解き明かしたい謎、知りたい数値を変数として表したものです。この変数は、様々な場面で活用されます。例えば、来月の売上高を予測する場合、来月の売上高そのものが目的変数となります。また、顧客の購買行動を予測する、つまり顧客が商品を買うか買わないかを予測する場合は、「買う」または「買わない」を数値で表したものが目的変数になります。もう少し具体的な例を挙げると、商品の売上数を予測するモデルを作る場合を考えてみましょう。この場合、売上数が目的変数となります。売上数を予測するために、過去の売上データや広告費、気温などの様々な情報を分析します。これらの情報に基づいて、将来の売上数を予測するのです。また、ある病気の発生率を予測するモデルを作る場合を考えてみましょう。この場合、病気の発生率が目的変数です。病気の発生率を予測するために、生活習慣や遺伝情報などの要因を分析します。これらの要因を基にして、将来の発生率を予測するのです。このように、目的変数は予測モデルを作る上で中心となる重要な要素です。どのような値を予測したいのかによって、目的変数は明確に定まります。そして、この目的変数を正確に予測することが、予測モデルを作る最終的な目標となります。目的変数を正しく設定することで、予測モデルの精度を向上させ、より信頼性の高い予測結果を得ることが可能になります。

2024.11.26

機械学習

探索と活用：バンディットアルゴリズム

今や誰もが使うようになったインターネットを通じて、様々な情報が飛び交う時代になりました。多くの事業者が、自社の持つ情報網や様々な道具を通して情報を発信し、利用者の満足度を高めるための努力を続けています。より良い品物や仕組みを提供するために、様々な工夫が凝らされています。そうした中で、限られた材料から、最も良い結果を導き出すための方法として、注目されているのが「バンディット計算手順」です。まるで限られた道具で財宝を探し出す盗賊のように、この計算手順は、少ない情報からでも、繰り返し試行錯誤することで、最も良い行動を学ぶことができるのです。たとえば、ある買い物場所に来た客に、いくつかのお菓子を勧める場面を想像してみてください。お店側は、どの商品が最も売れるかを知りたいと思っています。しかし、全てのお菓子を全ての人に試してもらうことはできません。そこで、この計算手順を利用します。最初は手探りでいくつかのお菓子を勧めてみます。そして、お客さんがどの商品を選んだかという情報をもとに、売れ筋のお菓子を予測していきます。この計算手順の優れた点は、情報が少ない段階でも、試行錯誤を通して学習し、徐々に最適な選択に近づいていくことができる点です。新しいお菓子が追加された場合でも、柔軟に対応し、人気商品を素早く見つけることができます。限られた情報から最良の結果を導き出す、まさに現代社会に必要な技術と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

目的関数：機械学習の目標設定

機械学習は、大量の情報から隠れた規則や繋がりを学ぶ技術です。この学習を導く羅針盤の役割を果たすのが目的関数です。目的関数は、機械学習で作られた予測模型の正確さを数値で測るためのものです。この数値は、模型が目指す目標にどれくらい近づいているかを示す指標であり、いわば模型の成績表のようなものです。目的関数の種類は様々ですが、基本的には数値が小さいほど良いとされる場合と、大きいほど良いとされる場合があります。例えば、誤差を評価する場合、目的関数の値は誤差の大きさを表し、この値が小さければ小さいほど、模型の予測は正確であると判断できます。逆に、正解率を評価する場合、目的関数の値は正解率を表し、この値が大きければ大きいほど、模型の性能が高いと判断できます。機械学習の過程では、この目的関数の値を最小化、あるいは最大化するように、模型の内部設定である変数を調整していきます。ちょうど、職人が道具を微調整して最高の作品を作り上げるように、変数を少しずつ変えて、目的関数の値が最適な値になるように調整していくのです。この調整作業こそが機械学習の中心的な作業であり、最適な変数を見つけることで、情報に隠された真の関係性を捉え、高い精度で予測や分類を行う模型を作り上げることができるのです。目的関数は、機械学習の目指す方向を示す灯台のような存在であり、その光を頼りに、私たちは情報の海を航行し、未知の宝物を発見することができるのです。

2024.11.26

機械学習

方策勾配法：直接最適な方策を見つける学習

方策勾配法は、賢い機械を作るための学習方法である強化学習における、機械の行動指針を直接学習する画期的な手法です。従来の強化学習では、まずそれぞれの状況における行動の良し悪しを評価する指標を学習し、その指標に基づいて最も良い行動を選びます。例えば、迷路を解くロボットの場合、従来の手法では、迷路の各地点で、上下左右に動くことの価値を数値で評価する表のようなものをまず作ります。そして、その表に基づいて、最も価値の高い方向へと移動します。一方、方策勾配法は、このような良し悪しを評価する指標を介さずに、行動指針そのものを直接学習します。これは、迷路の例でいうと、各地点でどの方向に動くかの確率を直接調整するようなイメージです。この行動指針は、数値で表現できる関数で表され、その関数の微調整を繰り返すことで、最適な行動指針を見つけ出します。この直接的な学習方法は、特に複雑な問題や行動の種類が多い場合に威力を発揮します。例えば、囲碁や将棋のようなゲームでは、可能な行動の数が膨大であるため、従来の方法ではすべての行動の良し悪しを評価するのに膨大な時間がかかります。しかし、方策勾配法では、行動指針を直接学習するため、このような計算の負担を軽減し、効率的な学習を実現できます。また、良し悪しを評価する指標を経由しないため、より複雑で柔軟な行動指針を学習できるという利点もあります。つまり、従来の方法では表現が難しかった、状況に応じた微妙なさじ加減を学習できる可能性を秘めているのです。

2024.11.26

機械学習

学習の停滞：プラトー現象を理解する

機械学習では、学習を繰り返すことでモデルの性能を高めていきます。この学習過程で、「プラトー」と呼ばれる、学習が停滞する現象がしばしば起こります。まるで、険しい山を登る登山家が、山頂を目指して順調に登っていたにも関わらず、突然目の前に広大な平原が現れ、進むべき方向を見失ってしまうようなものです。この平原が、まさにプラトーです。機械学習では、勾配降下法という手法がよく用いられます。これは、モデルの性能を表す損失関数の値を最小にするために、損失関数の勾配、すなわち傾きが最も急な方向にパラメータを調整していく方法です。プラトーは、この損失関数の勾配が非常に小さくなる平坦な領域で発生します。ちょうど、平原では傾きがほとんどないのと同じです。プラトーは、鞍点と呼ばれる地点で発生しやすいことが知られています。鞍点は、ある方向から見ると谷底のように見えますが、実際には別の隠れた方向にさらに深い谷底が存在する、いわば偽物の谷底です。登山家が鞍点に迷い込んでしまうと、周囲は平坦で、どの方向に進めば真の山頂にたどり着けるのか分からなくなってしまいます。同様に、勾配降下法を用いるモデルも、鞍点に陥ると勾配がほぼゼロになるため、そこから抜け出すための適切な方向を見つけることができず、学習が停滞してしまいます。プラトーに陥ると、モデルの性能は向上しなくなり、学習は無駄な時間を費やすことになります。まるで深い霧の中に迷い込んだように、モデルは最適な解への道筋を見失い、彷徨い続けることになるのです。そのため、プラトー現象を回避し、効果的な学習を行うための様々な工夫が研究されています。

2024.11.26

機械学習

密ベクトル入門：データ表現の基礎

中身がぎっしり詰まったベクトル、それが密ベクトルです。ベクトルとは、数値を順番に並べたもので、データの特徴を表すのに使われます。密ベクトルでは、そのほとんどの要素にゼロ以外の数値が入っています。たとえば、文章を分析したいとしましょう。文章の中にどのような単語が何回出てきているかを数えて、ベクトルを作ることができます。単語の種類がたくさんあれば、ベクトルの要素数も多くなります。ある単語が文章中に３回出てきていれば、その単語に対応するベクトルの要素には３という数値が入ります。このように、単語の出現回数を使って文章の特徴を数値で表すことができます。このベクトルは、機械学習のモデルへの入力として使われ、文章の分類や意味の理解などに役立ちます。画像を扱う場合を考えてみましょう。画像は小さな色の点が集まってできています。それぞれの点の色を数値で表すことで、画像全体を一つのベクトルとして表現できます。例えば、白黒画像であれば、それぞれの点の明るさを０から１までの数値で表し、それを順番に並べることでベクトルを作ります。カラー画像であれば、赤、緑、青の三色の強さを数値で表し、それらを組み合わせてベクトルを作ります。こうしてできたベクトルは、画像認識や画像検索などに利用されます。また、買い物の履歴からもベクトルを作ることができます。商品ごとに番号を振っておき、それぞれの商品を何回買ったかを数えてベクトルを作ります。ある商品を５個買ったならば、その商品に対応するベクトルの要素には５が入ります。何も買わなかった商品に対応する要素には０が入ります。このようにして作ったベクトルは、その人の購買傾向を表すものとして、お勧め商品の表示などに利用できます。密ベクトルは、多くの情報を詰め込むことができるため、複雑なデータの関係性を捉えるのに役立ちます。これは、機械学習モデルがデータを学習する上で非常に重要です。高次元のデータ、つまり要素数の多いデータも効率よく表現できるので、様々な場面で活用されています。

2024.11.26

機械学習