機械学習

機械学習の最適化アルゴリズムとは?種類や必要な知識やスキルを解説

機械学習の最適化アルゴリズムとは?種類や必要な知識やスキルを解説

本記事では、機械学習の最適化アルゴリズムの種類や必要な知識やスキルについて解説していきます。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。

機械学習とは

機械学習とは、データ分析などを行う際に用いられる手法のことを言います。機械学習のアルゴリズムをコンピューターに組み込むことで、アルゴリズム通りに動作するようになります。そのため、現在さまざまなシーンで導入されています。

特に、機械学習が利用されているものの中で有名なものが、人工知能(AI)になります。

人工知能(AI)

人工知能(AI)とは、「artificial intelligence」を略した言葉のことです。人工知能(AI)の研究は1950年代に始められましたが、当時は技術が発展していなかったこともあり、世間に大きな影響を与えるものではなく、一部の者にのみ注目されていました。しかし、近年技術が急激に進化・発展したことにより、人工知能(AI)を扱えるようになり、世界中で注目を集めています。

現在ある多くの人工知能(AI)は、機械学習のディープラーニングという手法により、膨大なデータから知識を獲得し、人間のように自ら学習することが可能になっています。また、現在多くの機器やシステムに組み込まれています。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、機械学習の手法の1つです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークという人間の脳の神経回路の仕組みのようなものをした層を利用して機械学習を行います。このニューラルネットワークの層が何層にも積み重なることで、人工知能(AI)の学習能力が高まります。また、ニューラルネットワークの層が積み重なることから、深層学習と呼ばれることもあります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳内の神経細胞のネットワーク構造を模して作られた数学モデルです。ニューラルネットワークは、複数のノードから作られており、複数の層を持っています。このニューラルネットワークをコンピューターに学習させることにより、人間の脳と同じような働きで自動的に考えることができるようになります。

最適化アルゴリズムとは

最適化アルゴリズムとは、機械学習を行う際に伴う損失を限りなくゼロにする方法のことです。損失をゼロにすることで効率よく機械学習が行えるようになるため、性能の高い人工知能(AI)の開発が可能になります。しかし、損失を完全にゼロにすることは不可能に近いです。そこで、最適化アルゴリズムを利用することで損失を限りなくゼロに近づける努力を行います。

損失

損失とは、機械学習を行う際の予測と結果の差のことを言います。この損失を限りなくゼロに近づけるためには、機械学習の予測と結果の差をなくすことが必要になります。そのためには、細かい計算を何度も行う必要があります。

最適化アルゴリズムの種類

最適化アルゴリズムにはどのようなものがあるのか

最適化アルゴリズムには、さまざまな種類があります。そこでここでは、最適化アルゴリズムの種類について解説していきます。最適化アルゴリズムの種類は以下の通りです。

  • 最急降下法
  • SGD
  • ミニバッチSGD
  • モーメンタム
  • RMSProp
  • Adam

最急降下法

最急降下法は、最適化アルゴリズムの基本となる方法です。最急降下法は、勾配降下法と呼ばれることもあり、失関数を微分することで損失を小さく知る方向を少しずつ調整していく方法です。損失の最小値付近を計算し、パラメータの更新の際の変化が少なくなれば機械学習終了です。

最急降下法の欠点は、並列計算であるため、一回のパラメータ更新で全てを使うため、予測値が最適解でない極小値であった場合抜け出せなくなってしまうことです。その場合には、次に解説するSGDを利用しましょう。

SGD

SGDは「Stochastic Gradient Descent」の略で、日本語では確率的勾配降下法と言われています。SGDは、先ほど解説した最急降下法にランダム性を追加します。方法としては一回のパラメータ更新で1つのデータのみをランダムで使います。そのため、最急降下法のように極小値で抜け出せなくなったとしても次のパラメータ更新により、脱出できるようになります。SGDの欠点は、1つのデータのみをランダムで計算していくため、並列計算ができず時間がかかってしまうことです。

ミニバッチSGD

ミニバッチSGDは、最急降下法の並列計算とSGDのランダム性を合わせた計算方法で最適化アルゴリズムを行います。1回のパラメータ更新で複数の定数をランダムに並列計算していきます。そのため、最急降下法のように極小値で抜け出せなくなることがなく、SGDのように時間がかかることもありません。

しかし、ミニバッチSGDを利用しても損失の最小値に近づける際にPathological Curvatureというくぼみにはまってしまいオーバーシュート(一度の更新が大きすぎると起きる振動)を起こし、時間がかかってしまいます。

モーメンタム

モーメンタムとは、SGDの更新式で利用する移動平均の数式です。モーメンタムを利用することでPathological Curvatureにはまりオーバーシュートによる振動を起こすことを抑えることができます。

RMSProp

RMSPropもモーメンタム同様、SGDの際にPathological Curvatureのオーバーシュートによる振動を抑えるために利用されるものであり、学習率を調節する数式です。

Adam

Adamは、先ほど解説したモーメンタムとRMSPropの良いところをとったものです。移動平均と学習率を調節することでPathological Curvatureのオーバーシュートして振動することを抑制します。Adamは、現在最適化アルゴリズムで多く利用されています。

機械学習と最適化アルゴリズムに必要な知識やスキル

機械学習と最適化アルゴリズムについて理解するためには、専門的な知識やスキルが必要不可欠です。しかし、具体的にどのような知識やスキルが必要なのか分からない方もいると思います。そこでここでは、機械学習と最適化アルゴリズムに必要な知識やスキルについて解説していきます。機械学習と最適化アルゴリズムに必要な知識やスキルは以下の通りです。

  1. 機械学習についての知識
  2. プログラミングスキル
  3. データベースの知識
  4. 環境構築の知識
  5. データの整理・処理・分析
  6. フレームワーク・ライブラリの知識
  7. 統計学・数学の知識

機械学習についての知識

機械学習の基礎的な知識やスキルがなければ、機械学習を行うことは不可能です。そのため、ディープラーニングやニューラルネットワークについて理解しておきましょう。

プログラミングスキル

機械学習では、プログラミングスキルを身に付ける必要があります。特に、Pythonは機械学習において必要不可欠です。

データベースの知識

機械学習では、大量のデータを扱います。そこで、データベースを利用することで大量のデータを安全に管理できるようになります。

環境構築の知識

作業を行うための環境を構築する必要があり、ITの知識が必要不可欠になります。そのため、環境の構築やインフラの構築といったことの知識を身に付けておきましょう。

データの整理・処理・分析

機械学習では、データを正しく整理し、処理を行わなければ、効率よく業務を行えません。また、データの分析が行えなければ、最適化アルゴリズムを利用することは不可能になります。

フレームワーク・ライブラリの知識

フレームワークやライブラリは、作業を進める際の骨組みのようなものであり、利用することで、作業の効率を高めることができます。また、機械学習に特化しているフレームワークやライブラリも存在します。

統計学・数学の知識

統計学や数学の知識がなければ、最適化アルゴリズムの数式を理解することは不可能です。特に、確率や統計、微分積分、アルゴリズムや解析モデルの知識が必要になります。

まとめ

本記事では、機械学習の最適化アルゴリズムの種類や必要な知識やスキルについて解説しました。機械学習に興味がある方は参考にしてください。