機械学習概説データサイエンス/2024|受講生一覧|汎用シート↑はじめに事務連絡です。後期の授業アンケート(全学統一)にご協力をお願いします。位置付け関連する諸分野との関係を図で表すと以下のようになります。データサイエンス、あるいは人工知能研究における手法の一つで、大量のデータを利用した反復的な学習(人間が行っている学習と同様のプロセス)によって、コンピュータ上にパターン認知や推論のためのモデルを構築する技術です。コンピュータに与えるのは、学習ルールと、学習素材のデータセットで、コンピュータ自身が大量のデータから推論のルールを自動的に学習します。ヒト、犬、猫の大量の画像と、その画像がヒトか、犬か、猫かの「答え」です。この画像はヒト、この画像は犬・・と大量に与えていくことで、識別する能力が学習され、その「経験」が豊富になることで、識別能力が上がっていくのです。小さな子供に「これは犬です」、「これは猫です」・・と教えていくのと同じ手順です。ちなみに犬と猫の違いを子供に教える際に、犬のサンプル画像が「白い犬」ばかり、猫のサンプル画像が「黒い猫」ばかりだとすると・・・「白いのが犬」と学習してしまうかもしれません。教える際には、データの与え方に配慮が必要です。このときコンピュータの中に自動的に出来上がる「入力と出力の関係づけ」のことを「モデル」というのですが、与えるデータが画像であれば、画像認識モデルができあがり、音声を与えつづければ、音声認識モデルができあがります。自動運転における画像解析、買い物行動の動作解析、オンラインショップのレコメンド機能、スパムメールの検知など、いわゆるパターン認知機能と呼ばれるものの大半は、この機械学習によって実装されています。機械学習で可能になるのは大きく2つ、「予測」と「発見」です。機械学習のイメージ従来のAI(エキスパートシステム)と何が違うのか、そのイメージをざっくりと掴んでもらうための図解です。learning教師あり学習とは、学習のときに正解のラベルを使う手法で、既知の情報を用いて未来を予測する予測器を作ることを目指します。一般に問題(説明変数)と答え(目的変数)のセットからなる大量のデータを必要とします。カテゴリを予測する「分類」と、実数値を予測する「回帰」があります。手法としては、ニューラルネットワーク、線形回帰などがあります。今最も実用化が進んでいるのがこの分野です。要するに、大量の過去のデータから現象を記述するモデルを作成し、それを用いて未来に起こることを予測する・・。これは基本的には、私たちの脳が「経験を積むことで、未来予測ができるようになる」という話と同じですが、コンピュータの記憶容量と処理の高速化が進んだことで、それが人知を超えたレベルで実現できるようになったのです。Learning教師なし学習とは、学習の際に正解ラベルを使わず、機械学習モデルに自力でデータの法則性を見つけさせる手法で、サンプルをグループ分けする「クラスタリング」や、高次元の変数を低次元に減らす「次元削減(次元圧縮)」などがあります。learning強化学習とは、正解ラベルの代わりに「報酬」を使う手法です。Machinehttps://teachablemachine.withgoogle.com/サイト、アプリなどに使う機械学習モデルを簡単に作成できるウェブベースのツールで、独自の画像、音声、ポーズを認識するようコンピュータをトレーニングします。専門知識やコーディングは必要ありません。アカウント等の作成なしにその場で利用できます。保存することが前提となっています。Playgroundhttps://playground.tensorflow.orgニューラルネットワークの仕組みを可視化してブラウザで直感的に理解できるようにしたサイトです。Neuronshttp://ncase.me/neurons/脳内でのニューロンの活動を体験的に理解できるサイトです。ベースにしたJavaScriptの機械学習ライブラリーで、学習済みモデルを簡単に利用することができます。親和性もよく、アーティストやクリエイターにとって、気軽に楽しいコンテンツ制作が体験できる環境を提供してくれます。WebCamWebカメラの起動が求められます。カメラ画像はローカルで処理されています。転送はされていませんのでご安心下さい。p5.jsを使うことで、コードは想像以上にシンプルなものになります。先日お話しした「関数」を例に、データサイエンスが何をしようとしているのかについて「例え話」をします。関数とは「入力と出力(ああすればこうなる)」の関係を表したモデルです。関係」が、物事の背景にある原理を説明するモデル・・ということになります。