【G検定対策】機械学習の概要まとめ｜教師あり・教師なし・強化学習をつなげて理解する

機械学習は、G検定で最初につまずきやすい分野のひとつです。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習という言葉はよく出てきますが、それぞれを別々に覚えようとすると、分類・回帰・クラスタリング・報酬・代表的なアルゴリズムの関係が見えにくくなります。

大切なのは、「AIが何を手がかりに学習するのか」という視点で整理することです。

この記事では、機械学習の概要を、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い、代表的な手法、G検定で問われやすいポイントとつなげて整理します。

機械学習の概要とは？

機械学習とは、コンピュータがデータからパターンやルールを見つけ、予測や分類、判断に活用する技術です。


従来のプログラムでは、人間がルールを細かく書きます。

一方、機械学習では、データをもとにAIが特徴や傾向を学習します。

たとえば、迷惑メール判定、画像分類、商品のおすすめ、売上予測などは、機械学習の考え方と関係しています。

機械学習を理解するときは、まず次の3つに分けると整理しやすくなります。

つまり、機械学習は「AIがどのような情報をもとに学ぶのか」で分類できます。

この記事の位置

G検定の得点率で表示される分野は8分野です。その8分野の2番目の分野のまとめ記事がこの記事です。そして、さらに詳細な記事へとつながります。

イメージ図で表すと次の図になります。

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機械学習とディープラーニングの違いを先に確認したい場合は、以下の記事も参考になります。

教師あり学習は「正解を見ながら学ぶ」

教師あり学習は、入力データと正解データの組み合わせを使って学習する方法です。

たとえば、画像と「犬」、「猫」という正解ラベルを一緒に与えることで、AIは画像の特徴と正解の関係を学びます。

教師あり学習では、主に次の2つが重要です。

分類 は「どのクラスに入るか」を予測します。

回帰 は「どのくらいの数値になるか」を予測します。

G検定では、分類 と 回帰 の違いがよく混同されます。

「カテゴリを当てる」のが分類、「数値を予測する」のが回帰と整理すると理解しやすいです。

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教師あり学習の基本を詳しく確認したい場合は、以下の記事がつながります。

教師なし学習は「正解なしで構造を見つける」

教師なし学習は、正解データを使わずに、データの中にある構造やまとまりを見つける方法です。

教師あり学習のように「これは犬です」、「これは猫です」といった正解は与えません。

代わりに、データ同士の似ている点や違いをもとに整理します。

代表的な考え方は、クラスタリングと次元削減です。

クラスタリングは、似ているデータをまとめる方法です。

次元削減は、複雑なデータを重要な特徴に絞って扱いやすくする方法です。

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G検定では、教師なし学習を「正解がないデータから構造を見つける方法」として整理しておくと、分類や回帰との違いが見えやすくなります。

強化学習は「報酬をもとに行動を改善する」

強化学習は、AIが環境の中で行動し、その結果として得られる報酬をもとに、よりよい行動を学習する方法です。

教師あり学習のように、すべての行動に対して正解ラベルが用意されているわけではありません。

AIは、試行錯誤を通じて、報酬が大きくなる行動を学んでいきます。

強化学習では、次の用語がよく出てきます。

強化学習は、ゲームAI、ロボット制御、推薦システムなどと関係します。

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G検定では、教師あり学習や教師なし学習と比べて、「報酬をもとに行動を改善する」という点を押さえることが大切です。

3つの学習方法は何が違う？

教師あり学習、教師なし学習、強化学習は、すべて機械学習の一部です。

ただし、学習に使う手がかりが異なります。

この3つは、次のように見ると整理しやすくなります。

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詳しい違いを確認したい場合は、以下の記事がつながります。

代表的な手法を整理する

機械学習の概要では、学習方法だけでなく、代表的な手法も合わせて整理しておくと理解しやすくなります。

ここで重要なのは、手法名をバラバラに覚えることではありません。

「どの学習方法に属するのか」、「何を目的に使うのか」をセットで整理することです。

たとえば、k-meansは教師なし学習のクラスタリング、PCAは教師なし学習の次元削減と整理できます。

一方、決定木やランダムフォレストは、教師あり学習の代表的な手法として出てきます。

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予想問題で理解を深めましょう。

どの記事から読むと理解しやすい？

機械学習の概要は、最初からすべての手法を覚えようとすると混乱しやすくなります。

まずは、全体像をつかみ、その後に教師あり学習、教師なし学習、強化学習へ進む流れがおすすめです。

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G検定ではどう問われる？

G検定では、機械学習の概要は、用語の暗記だけでなく「どの手法がどの学習方法に属するか」という形で問われやすいです。

特に、次のような観点は押さえておきたいところです。

機械学習の概要で混同しやすいのは、次のような組み合わせです。

G検定対策では、手法名だけを覚えるよりも、「何を入力し、何を学習し、何に使うのか」で整理すると理解しやすくなります。

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まとめ

機械学習の概要は、G検定の土台になる分野です。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習は、すべて機械学習に含まれますが、学習に使う手がかりが異なります。

教師あり学習は、正解データを使って分類や回帰を行います。

教師なし学習は、正解のないデータからクラスタリングや次元削減によって構造を見つけます。

強化学習は、報酬をもとに行動を改善していきます。

この3つを「正解データ」、「正解なしのデータ」、「報酬」という軸で整理すると、代表的な手法やG検定で問われるポイントも理解しやすくなります。

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