今回のテーマはAI（人工知能）の機械学習についてです。
便利な時代になりましたね。
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目次
AIとは
AI（人工知能）とは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の略で、人が実現するさまざまな知的な活動を行うプログラムやシステムのことです。
コンピュータの性能が大きく向上したことにより、機械であるコンピュータが「学ぶ」ことができるようになりました。
身近な例では、SiriやGoogle Assistant、Alexaなどの音声アシスタントや、お掃除ロボットなどがあります。
AI（人工知能）を支える基礎技術には「機械学習」や「ディープラーニング」があり、これらを土台として画像認識や動画認識、音声認識、自然言語処理などの応用技術が発展しています。
本記事では「機械学習」について紹介しています。
機械学習とは
機械学習とは、コンピュータに膨大な量のデータを読み込ませ、コンピュータ自らが学習し、予測や判断をする仕組みのことです。
以前のAIは「ルールベース型AI」といい、事前に定義された一連のルールや条件に基づいて動作する仕組みでした。人がルールを考えて、コンピュータに教え込むタイプのものだったので、用途が限られていました。
機械学習では、コンピュータ自らが学習するため、過去のデータを経験として、コンピュータに学習させることで、予測や判断ができるようになっています。
AIの学習方法には、次のようなものがあります。
教師あり学習
教師あり学習とは、学習データとその正解（ラベル）を与えて学習させる方法のことです。
教師あり学習で利用するアルゴリズムには、分類（Classification）と回帰（Regression）があります。
教師あり学習ときたら「分類」と「回帰」
教師なし学習
教師なし学習とは、学習データのみを与えて、学習させる方法のことです。
学習データに対する正解は与えないので、AI自らがクラスタリング（Clustering）と呼ばれる手法で、グループ分けしていきます。
教師なし学習ときたら「クラスタリング」
強化学習
強化学習とは、学習データに対する正解は与えず、試行錯誤を繰り返して、適切な制御方法を学習させる方法のことです。
強化学習が使われている例として、囲碁AIや将棋AIが挙げられます。囲碁や将棋のゲーム中でコンピュータ自らが学習し、より良い一手がないか探る仕組みが導入されています。
強化学習ときたら「試行錯誤を繰り返す」
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練習問題
ITパスポート令和6年 問65
AIの学習方法には、「教師あり学習」と「教師なし学習」「強化学習」があります。
- 教師あり学習：学習データとその正解（ラベル）を与えて学習させる方法。分類や回帰を目的にする機械学習に向いている
- 教師なし学習：学習データのみを与えて、学習させる方法。与えられたデータの特徴点をもとにグループ分けや情報の集約を目的とする機械学習に向いている
- 強化学習：学習データに対する正解は与えず、試行錯誤を繰り返して、適切な制御方法を学習させる方法。
まずは前半の「教師あり学習」についてみていきます。
教師あり学習は，正解を付けた学習データを入力することによって，aと呼ばれる手法で未知のデータを複数のクラスに分けたり，bと呼ばれる手法でデータの関係性を見つけたりすることができるようになる学習方法である。
教師あり学習では、あるデータがどのクラスに属するか予測する「分類」、連続するデータの将来の値を予測する「回帰」を使うので、空白aには「分類」、空白bには「回帰」が当てはまります。
続いては後半の「教師なし学習」についてみていきます。
教師なし学習は，正解を付けない学習データを入力することによって，cと呼ばれる手法などで次第にデータを正しくグループ分けできるようになる学習方法である。
教師なし学習では、データ間の類似度に基づいてグループ分けしていく「クラスタリング」を使うので、空白cには「クラスタリング」が当てはまります。
ウ（a：分類、b：回帰、c：クラスタリング）が正解です。
ITパスポート令和4年 問24
教師あり学習の事例に関する記述として、最も適切なものはどれかア～エを順番にみていきます。
ア：衣料品を販売するサイトで，利用者が気に入った服の画像を送信すると，画像の特徴から利用者の好みを自動的に把握し，好みに合った商品を提案する。
不正解：学習データのみを与え、データの特徴から類似するグループに分けるのは「教師なし学習」の事例です。
イ：気温，天候，積雪，風などの条件を与えて，あらかじめ準備しておいたルールベースのプログラムによって，ゲレンデの状態がスキーに適しているか判断する。
不正解：あらかじめ準備しておいたルールで動作する「ルールベース型AI」の事例です。ルールベース型AIは学習を行いません。
ウ：麺類の山からアームを使って一人分を取り，容器に盛り付ける動作の訓練を繰り返したロボットが，弁当の盛り付けを上手に行う。
不正解：学習データのみを与え、訓練を繰り返すのは「強化学習」の事例です。
エ：録音された乳児の泣き声と，泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって，乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。
正解：学習データ（録音された乳児の泣き声）とその正解（泣いている原因から成るデータ）を与えるのは「教師あり学習」の事例です。
「エ」が正解です。
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