教師あり学習とは？ 10分でわかりやすく解説

機械学習の手法の一つである教師あり学習は、分類や回帰などの予測タスクにおいて広く用いられています。教師あり学習では、入力データとその正解ラベルのペアを用いてモデルを学習させることで、未知のデータに対しても高い精度での予測を可能にします。本記事では、教師あり学習の基本的な概念や手順、代表的なアルゴリズム、そして実際の応用例について、10分でわかりやすく解説いたします。

教師あり学習とは

教師あり学習とは、機械学習の手法の一つであり、 あらかじめ正解がわかっているデータを用いて、そのデータに基づいて学習を行う方法 です。この方法により、未知のデータに対しても高い精度で予測を行うことが可能となります。

機械学習の一種

機械学習には、大きく分けて以下の3種類があります。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 強化学習

教師あり学習は、 入力データとそれに対応する正解ラベルのペアを用いて学習を行う方法 です。一方、教師なし学習は、正解ラベルを用いずにデータの特徴を抽出する方法であり、強化学習は、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する方法です。

入力データと正解ラベルの関係を学習

教師あり学習では、以下のようなプロセスで学習を行います。

1. 入力データと正解ラベルのペアを用意する
2. モデルを構築する
3. モデルを学習させる
4. 未知のデータに対して予測を行う

入力データと正解ラベルのペアを用意することで、 モデルは入力データと正解ラベルの関係性を学習することができます。 この学習によって、未知のデータに対しても高い精度で予測を行うことが可能となります。

未知のデータに対して予測が可能

教師あり学習では、学習済みのモデルを用いることで、 未知のデータに対しても予測を行うことが可能です。 例えば、画像認識の場合、学習済みのモデルに未知の画像を入力することで、その画像が何を表しているのかを予測することができます。

また、自然言語処理の場合、学習済みのモデルに未知の文章を入力することで、その文章の感情や意図を予測することができます。このように、教師あり学習は幅広い分野で活用されています。

回帰と分類の違い

教師あり学習には、主に以下の2種類があります。

回帰は、入力データに対して連続値を予測する手法です。例えば、不動産の価格予測や株価の予測などが回帰の代表的な例です。一方、分類は、 入力データに対してカテゴリを予測する手法です。 例えば、スパムメールの判定や顧客の購買行動の予測などが分類の代表的な例です。

このように、教師あり学習は、回帰と分類という2つの手法に大別され、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。

教師あり学習の手順

データの収集と前処理

教師あり学習を行うためには、まず 適切なデータを収集し、前処理を行う必要があります。 データの収集には、既存のデータセットを利用したり、自社で収集したデータを利用したりすることができます。収集したデータは、欠損値の処理や外れ値の除去、正規化などの前処理を行い、モデルに適した形式に整えます。

特徴量の選択と抽出

前処理が完了したデータから、 モデルの学習に有用な特徴量を選択し、抽出します。 特徴量とは、データの特徴を表す変数のことであり、例えば画像データの場合は、色や形状、テクスチャなどが特徴量となります。特徴量の選択と抽出は、ドメイン知識やデータの可視化、統計的手法などを用いて行います。

モデルの選択と学習

特徴量の選択と抽出が完了したら、 タスクに適したモデルを選択し、学習を行います。 モデルの選択には、以下のような観点が重要です。

• タスクの種類（回帰か分類か）
• データの量と質
• 求められる予測精度
• 計算リソースの制約

モデルの学習には、教師データを用いて、モデルのパラメータを最適化します。この際、過学習を防ぐために、正則化やクロスバリデーションなどの手法を用いることが一般的です。

モデルの評価と調整

学習が完了したモデルは、テストデータを用いて評価を行います。評価指標には、以下のようなものがあります。

評価の結果、モデルの性能が不十分な場合は、 ハイパーパラメータの調整やモデルの変更、特徴量の見直しなどを行い、再度学習と評価を繰り返します。 この一連のプロセスを通じて、高い予測精度を持つモデルを構築することができます。

教師あり学習の代表的なアルゴリズム

教師あり学習には、タスクに応じて様々なアルゴリズムが存在します。ここでは、代表的なアルゴリズムについて解説いたします。

線形回帰

線形回帰は、入力変数と出力変数の関係を直線で表現するアルゴリズムです。 シンプルで解釈しやすいモデルであり、変数間の関係性を把握するのに適しています。 ただし、非線形な関係を捉えることが難しいという欠点があります。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、二値分類問題に用いられるアルゴリズムです。 入力変数から確率を算出し、その確率に基づいて分類を行います。 線形回帰と同様に解釈しやすいモデルであり、変数の重要度を把握するのに適しています。

決定木

決定木は、データを木構造で表現するアルゴリズムです。 変数の値に基づいて分岐を繰り返し、最終的に目的変数の値を予測します。 分類と回帰の両方に用いることができ、モデルの解釈性が高いという特徴があります。ただし、過学習を起こしやすいという欠点があります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳神経回路を模倣したアルゴリズムです。 入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層のノード間の重みを調整することで学習を行います。 複雑な非線形関係を捉えることができ、高い予測精度が期待できます。ただし、モデルの解釈性が低く、大量のデータを必要とするという欠点があります。

以上が、教師あり学習の代表的なアルゴリズムです。それぞれのアルゴリズムには長所と短所があるため、タスクの目的や特性に応じて適切なアルゴリズムを選択することが重要です。また、アルゴリズムを組み合わせるアンサンブル学習や、ハイパーパラメータの調整などにより、さらなる精度向上を図ることが可能です。

教師あり学習は、ビジネスにおける意思決定の支援や業務の効率化など、様々な場面で活用されています。自社のシステムをより良くしたいと考えている企業においては、教師あり学習の導入を検討することをおすすめいたします。ただし、導入に当たっては、データの収集や前処理、モデルの選択と評価など、一連のプロセスを適切に実施する必要があります。専門知識を持ったデータサイエンティストとの連携や、外部リソースの活用などを通じて、効果的に教師あり学習を活用していただければと存じます。

教師あり学習の応用例

教師あり学習は、様々な分野で活用されています。ここでは、代表的な応用例について紹介いたします。

画像認識

教師あり学習は、画像認識の分野で広く用いられています。物体検出や顔認識、文字認識など、 画像から特定の情報を抽出するタスクに適しています。 大量の画像データとそのラベルを学習することで、高い精度での認識が可能となります。

自然言語処理

自然言語処理の分野でも、教師あり学習が活用されています。 文章の分類やセンチメント分析、機械翻訳などのタスクに用いられ、言語データから有用な情報を抽出することができます。 近年では、大規模な言語モデルの登場により、更なる精度向上が実現されています。

異常検知

製造業や金融業など、様々な業界で異常検知が重要となっています。 センサーデータや取引データなどを用いて、正常時のパターンを学習することで、異常な事象を検知することができます。 早期の異常検知により、問題の拡大を防ぐことが可能となります。

需要予測

小売業や製造業では、需要予測が重要な課題となっています。過去の販売実績や市場動向などのデータを用いて、 将来の需要を予測することができます。 適切な需要予測により、在庫管理の最適化や生産計画の立案などが可能となります。

以上のように、教師あり学習は多岐にわたる分野で応用されています。自社のシステムをより良くしたいと考えている企業においては、自社の課題に応じた応用先を検討することをおすすめいたします。教師あり学習の活用により、業務の効率化や意思決定の支援など、様々なメリットを得ることができるでしょう。

ただし、教師あり学習の応用に当たっては、いくつかの留意点があります。まず、学習に用いるデータの質が重要となります。ノイズの多いデータや偏ったデータを用いると、モデルの性能が低下する恐れがあります。また、モデルの解釈性にも注意が必要です。特に、ニューラルネットワークなどの高度なモデルを用いる場合、予測結果の根拠を説明することが難しくなります。

これらの留意点を踏まえつつ、自社の課題に適した形で教師あり学習を活用していくことが重要です。専門家との連携や、適切なツールの選定などを通じて、効果的に教師あり学習を応用していただければと存じます。教師あり学習の活用により、自社のシステムやサービスがより良いものとなることを願っております。

まとめ

教師あり学習は、機械学習の一手法であり、入力データと正解ラベルの関係性を学習することで、未知のデータに対しても高い精度での予測を可能にします。回帰と分類に大別され、データの収集・前処理、特徴量の選択・抽出、モデルの選択・学習、評価・調整といった一連の手順を経て、最適なモデルを構築します。線形回帰やロジスティック回帰、決定木、ニューラルネットワークなどの代表的なアルゴリズムがあり、画像認識や自然言語処理、異常検知、需要予測など、様々な分野で活用されています。自社のシステム改善に教師あり学習を導入することで、業務効率化や意思決定支援などのメリットが期待できます。

参考文献