教師なし学習アルゴリズムについて知っておくべきことすべて
公開: 2020-03-24目次
教師なし学習アルゴリズム
機械学習は近年多くの発展を遂げており、教師なし学習はその一部です。 機械学習は幅広いテーマであるため、3つのカテゴリに分類されます。 この記事では、これら3つのうち、教師なし学習について説明します。 教師なし学習は、テクノロジー分野で比較的新しいトピックの1つです。
課題はたくさんありますが、利点もたくさんあります。 この記事では、教師なし学習とは何か、それがどのように機能するか、その問題は何か、その利点、そしてそこに存在するアルゴリズムは何かを知ることができます。 可能な限り包括的にしています。
それでは、始めましょう。
教師なし学習とは何ですか？
学習アルゴリズムにラベルを付けず、入力内の構造をそれ自体で検出できるようにする場合、教師なし学習と呼ばれます。 教師なし学習は、3つの機械学習タイプの1つです。 他の2つは、半教師あり学習と教師あり学習です。 教師なし学習は、それ自体が目的または目標に向けた手段となる可能性があります。
教師なし学習を理解するために、試験官があなたの答えを比較するための答えの鍵を持っていないテストとしてそれを想像してください。 それはどんなエキサイティングなテストでしょう？ 教師なし学習を使用すると、入力を操作して、探していた答えを見つけることができます。 たぶん、あなたはあなたが前に気づかなかった入力のパターンを見つけたいと思ったでしょう。 または、データが特定のスペースにどのように分散されているかを理解したい場合もあります。
教師なし学習の問題
教師なし学習は非常に人気があるかもしれませんが、それは問題がないという意味ではありません。 これらのアルゴリズムが原因で直面する可能性のある複数の課題があります。 まず、教師なし学習を使用している場合、タスクを完了しているかどうかを判断できません。
これは、教師あり学習では、出力を比較するための基準があるためです。 モデルの調整に基づいて意思決定を可能にするメトリックを定義します。 再現率、適合率、およびその他の同様の測定値は、モデルがどれほど正確であるかを確認するのに役立ちます。 また、そのモデルのパラメーターを微調整して、モデルの精度を高めることができます。 精度が高くない場合は、それに応じてスコアが得られます。これは、モデルを改善する必要があることを意味します。
教師なし学習にはラベルがありません。 したがって、モデルの精度を客観的に測定することはほぼ不可能です。 k-meansクラスタリングアルゴリズムが正しいクラスターを見つけたことをどのように確認できますか？ その出力の精度をどのように判断しますか？ 教師あり学習は、出力が正しいかどうかを判断するのに役立つ精度スコアを提供します。 しかし、教師なし学習では、そのような贅沢はありません。 教師あり学習の種類の詳細をご覧ください。
現在、教師なし学習が問題の解決に役立つかどうかは、多くの要因に依存します。 教師なし学習は、アプリケーションがなければそれほど普及していません。 次のセクションでその重要性について説明しました。
教師なし学習が必要な理由
課題を読んだ後、この方法は提起します、あなたはそれがさらに有用であるかどうか疑問に思うかもしれません。 教師なし学習には多くの利点があり、それが非常に普及している理由のいくつかを以下に示します。
- それは、機械が偏見や能力のために人間の心が解決できない問題を解決することを可能にします。
- 教師なし学習は、未知のデータを探索するのに適しています。 何を見つける必要があるかわからない場合は、これが最適な方法です。
- 大規模なデータセットに注釈を付けるには、かなりのコストがかかります。 その結果、専門家は問題に取り組むためにいくつかの例に依存しています。
- データに含まれるクラスの数がわからない場合は、教師なし学習アルゴリズムを使用する必要があります。 この良い例は、データマイニングです。
教師なし学習の優れた例は、レコメンデーションシステムです。 レコメンデーションシステムは、人の履歴データを収集し、それに応じてレコメンデーションを提案することで機能します。 これらのレコメンデーションシステムは、教師なし学習を使用してそのような提案を行います。 これらのシステムの例には、NetflixやYouTubeが含まれます。
したがって、教師なし学習は特定の種類の問題を解決するのに非常に効果的であることがわかります。 その重要性を認識したので、より詳細なセクションに移動して、そのカテゴリを見てみましょう。
教師なし学習のカテゴリ
教師なし学習は、次の2つのカテゴリに分類できます。
パラメトリック
データのパラメトリック分布を想定する場合、これらの教師なし学習アルゴリズムを使用します。 この場合、平均と標準偏差は、分布の典型的なファミリーのすべてのメンバーをパラメーター化すると思います。 また、データは、特定のパラメーターのセットに基づく確率分布に従う母集団に由来すると想定します。
これは、平均と標準偏差を知るだけで、将来の観測の確率を知ることができることを意味します。 期待値最大化アルゴリズムとガウス混合モデルの構築を使用して、サンプルのクラスを予測します。 使用する回答ラベルがあるため、このような問題を解決するのは少し難しく、より困難です。 結果を比較するための修正手段はありません。
ノンパラメトリック
このカテゴリでは、データをクラスタにグループ化します。 データの各クラスターは、同じクラスとタイプについて何かを示しています。 これは、サンプルが少ない場合にデータをモデル化して分析するための標準的な方法です。 ノンパラメトリックモデルでは、データの人口分布について仮定する必要はありません。 そのため、ノンパラメトリック教師なし学習のもう1つの一般的な名前は、分布のない教師なし学習です。
教師なし学習アルゴリズムの基本概念
データ圧縮
ストレージコストが高く、コンピューティング能力が限られているため、データ操作の効率を高める方法を常に模索しています。 そして、この点での優れた解決策は、次元削減です。 次元削減は教師なし学習に存在するプロセスであり、情報理論と同様のさまざまな概念に基づいて機能します。
次元削減は、ほとんどのデータが冗長であり、データセット内のほとんどすべての情報を、所有しているデータのごく一部を使用して表すことができることを前提としています。
専門家がこの目的で使用する最も一般的なアルゴリズムの2つは、特異値分解と主成分分析です。 前者は他の3つの製品のデータを因数分解し、後者はデータに存在する分散または差異のほとんどを伝える線形結合を見つけます。 教師なし学習には、さまざまなタスクを実行するさまざまなアルゴリズムが多数存在します。
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データの次元を減らすことで、機械学習パイプラインを強化できます。 データを桁違いに削減できれば、必要なコンピューティング能力とストレージスペースを大幅に削減できます。 これは、運用コストの削減にも役立ちます。 この場合の教師なし学習の優れた例は、コンピュータービジョンです。 SVDとPCAは、画像のデータ圧縮に非常に役立ちます。 また、専門家は、機械学習パイプラインの前処理段階でそれらの1つを使用します。
クラスタリング
クラスタリングでは、グループのメンバーが何らかの形で類似するように、データポイントをグループに編成します。 これは、教師なし学習に存在する最も重大な問題である可能性があります。 クラスタリングでは、類似しているデータポイントのグループを作成し、それらを異なるデータポイントから分離します。
クラスタリングは、入力の内部グループ化を決定することに焦点を当てています。 これは教師なし学習の概念であるため、ラベルのないデータで機能します。 特徴に見られる類似性に応じて、データポイントのグループを形成します。 ただし、クラスターが正しいかどうかはユーザーによって異なります。
クラスタリングアルゴリズムには4種類あり、次のとおりです。
- 確率的クラスタリングアルゴリズム
- 階層的クラスタリングアルゴリズム
- 重複するクラスタリングアルゴリズム
- 排他的なクラスタリングアルゴリズム
最初の種類の名前は自明です。 2つ目は、2つの最も近いクラスターの和集合に焦点を当てていますが、重複するアルゴリズムはファジーセットを使用して、ポイントが複数のクラスターに属するようにします。 1つのクラスターのデータポイントが他のグループに属することができないような方法での最後の1つのグループのデータ。
生成モデル
生成モデルでは、トレーニングデータを取得して、そこから新しいサンプルを生成します。 このようなモデルには、提供したものと同様のデータを作成するタスクがあります。 そして、彼らは彼らのデータの本質を効率的に学ぶことを通してそうします。 生成モデルは、提供するデータの機能を学習できます。これは、長期的に重要な利点です。 画像データセットは、生成モデルの優れた例です。 画像データセットの助けを借りて、あなたは多くの同様の画像を作り出すことができます。
次は何 ？
教師なし学習は、機械学習の幅広い概念です。 このカテゴリには多くのアルゴリズムが存在し、それらの間にどれほどの多様性があるかに気付いたはずです。 このトピックについて詳しく知りたい場合は、ブログにアクセスしてください。 教師なし学習と機械学習に関する役立つ記事がたくさんあります。
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