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機械学習の「手法」を理解しよう（１）～はじめに～
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「使う側」から見たAI、「作る側」から見たAI
AIについて説明するにあたって、過去の記事では、「識別、予測、実行」の3種類に分けてお話ししてきました。
この分け方にあえて名前を付けるとすると、「使う側から見た」AIの分類方法です。
これは、「AIを何のために使うか」という視点からの分け方だと言い換えることができます。
そこで、今回はもう一つの視点である「作る側から見た」AIの分類方法を、レベル3のAIである「機械学習」に焦点を当ててご説明します。
AIレベル3 「機械学習」は手法別に分類されます
AIレベル3「機械学習」の分類には「手法」で分ける方法があり、回帰、クラス分類、クラスタリング、次元削減などがあげられます。
その中でも、
回帰とクラス分類は「教師あり学習」
クラスタリングと次元削減は「教師なし学習」
という分類に分けられます。
なお、この「教師あり学習」「教師なし学習」の分類については、以下の記事を参考にしてみてください。
（★機械学習の「教師」～エーアイベーシックレベル3 ）
それでは、「機械学習」の「手法」の一つひとつの特徴について、それぞれ簡単に見ていきましょう。
機械学習の「手法」
（１）回帰
「回帰」という手法は、過去のデータから「パターン」を学習し、未知の結果を予測します。
代表的な手法として、「線形回帰」「ロジスティック回帰」などがあります。
【活用例】
－過去の週次売上から来週の売上を予測
－サーバーの記録をもとに異常を検知
（２）クラス分類
「クラス分類」という手法は、過去のデータから「分類方法」を学習し、未知のデータを分類します。
代表的な手法として、「決定木」「サポートベクターマシン」などがあります。
この「クラス分類」では、AIレベル4の「深層学習」もよく使われます。
【活用例】
－迷惑メールの分類
－文字認識
－画像認識
（３）クラスタリング
「クラスタリング」という手法は、未知のデータを、「類似性」をもとにグループ化します。
代表的な手法として、「k-means法」があります。
【活用例】
－商品の購入状況から、顧客の好みをグループ化して販促に利用
（４）次元削減
「次元削減」という手法は、データを表現するために必要な値の数を「削減」します。
代表的な手法として、「主成分分析」があります。
【活用例】
－複雑なデータの分布を可視化
－データの軽量化による、計算の高速化
今回ご紹介した4つの手法は、あくまで一例です。
上記に属さない、「レコメンド」や「強化学習」など、機械学習には目的に応じてほかにも様々な手法があり、日々進化し続けています。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
次回からは、それぞれの手法について詳しくお話しする予定です。お楽しみに！
