人工知能と機械学習は現代のテクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。本記事では、初心者向けにこれらの基本概念やパフォーマンスに関する用語を解説します。
人工知能（AI）とは、コンピュータが人間のように思考し、学習する能力を持つ技術のことを指します。機械学習（ML）は、人工知能の一部であり、データを用いてコンピュータが自ら学習し、改善するプロセスを指します。これらの技術は、日常生活のさまざまな場面で利用されており、例えば、音声アシスタントや画像認識、自動運転車などに応用されています。
人工知能と機械学習は密接に関連していますが、明確な違いがあります。人工知能は、知的な行動を模倣する広い概念であり、機械学習はその中の一つのアプローチです。機械学習は、データからパターンを学び、予測や分類を行うことに特化しています。つまり、すべての機械学習は人工知能の一部ですが、すべての人工知能が機械学習を利用しているわけではありません。
機械学習は大きく分けて3つの種類があります。
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、ラベル付けされたデータを使用してモデルを訓練し、予測を行う方法です。例えば、スパムメールを識別するために、スパムと非スパムのメールのデータセットを用いて学習させることができます。
教師なし学習は、ラベルがないデータを使用してパターンを見つける方法です。クラスタリングや次元削減などがこのカテゴリに含まれます。例えば、顧客の購買履歴から似たような購買パターンを持つグループを見つけることができます。
強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習する方法です。ゲームのプレイやロボットの制御などで広く使われています。エージェントは報酬を受け取りながら、自らの行動を改善していきます。
機械学習モデルのパフォーマンスを評価するためには、いくつかの指標があります。これらの指標は、モデルがどれだけ正確に予測できるかを示します。
– 正確度（Accuracy）
– 適合率（Precision）
– 再現率（Recall）
– F1スコア
正確度は、全体の予測の中で正しく予測された割合を示します。適合率は、正と予測された中で実際に正である割合を示し、再現率は、実際に正である中で正と予測された割合を示します。F1スコアは、適合率と再現率の調和平均であり、モデルのバランスを評価するのに役立ちます。
機械学習モデルを構築する前に、データの前処理が重要です。データの質がモデルのパフォーマンスに大きな影響を与えるため、以下のステップが必要です。
1. データのクレンジング
2. 特徴量エンジニアリング
3. データの分割
データのクレンジングでは、欠損値
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