機械学習の種類は主に3つ！データ分析に活かせる手法も解説

教師あり学習とは、入力データと正解データが準備された状態で学習を行う手法です。
「教師」となる正解データがあるので、分析結果のゴールが明確な点が特徴です。

教師あり学習は、大きく分けて「回帰」と「分類」の2種類の学習タイプがあり、それぞれの違いは以下の通りです。

教師なし学習は、正解データがなく、AIが独自にデータ内のパターンを発見する手法です。
教師なし学習の主な手法には、「クラスタリング」「次元削減」があります。

サポートベクターマシンは、教師あり学習の手法のひとつです。主に、クラスを2つに分類する際に用いられます。
少ないデータでも高い精度で識別が可能で、分類だけでなく回帰にも使用できる点が特徴です。

ロジスティック回帰は、教師あり学習の一種で、入力データから特定の事象が発生する確率を算出することで、分類を行います。
医療やマーケティングなど、さまざまな分野で広く活用されています。

決定木は教師あり学習の手法で、回帰と分類の両方に利用されます。
データの特徴に基づいて条件分岐を行い、分類を行う「分類木」と数値予測を行う「回帰木」の2種類があります。
データの意思決定の過程を視覚的に表現できるため、理解しやすい点がメリットです。

線形回帰は、説明変数に基づいて目的変数を予測します。
連続した数値の予測に優れており、結果もわかりやすい点が特徴です。
売上予測や経済指標の分析など、さまざまな分野で活用されています。線形回帰は、教師あり学習に分類されます。

ナイーブベイズは教師あり学習の手法の1つで、特定の事象が発生する確率を計算し、最も確率の高い結果を推定します。
計算速度が速く、膨大なデータに対応できる点が特徴です。主に分類やスパム検出などに用いられています。

ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせた教師あり学習の手法です。
決定木が個別に予測を行い、その結果を多数決で統合することで、回答を出力します。
この手法は、分類や回帰のタスクで高い予測精度があり、複雑なデータ解析などに活用されています。

ニューラルネットワークは、教師あり学習の枠組みで利用される手法で、脳の神経回路を模倣してデータを処理します。
入力層と出力層の間に中間層を配置することで、非線形な複雑なパターンや特徴を抽出できます。
ニューラルネットワークは、回帰にも分類にも対応します。

近傍法は、教師あり学習に属する手法で、近い属性のデータを同グループに分類・回帰します。
学習データ量が多くなると計算負荷が高まりますが、シンプルで直感的に理解できる点がメリットです。

アダブーストは、複数の弱い分類器（予測精度が低いモデル）を組み合わせることで、全体として強力な分類器を構築する教師あり学習の手法です。

データを2つの値に分類して、間違いを行ったデータに対して重み付けを行い、次の学習で改善する仕組みを採用しています。
この手法は、回帰と分類を目的としています。

階層型クラスタリングは、教師なし学習のひとつです。個々のデータを比較しながら、似たサンプル同士を徐々にグループ化していきます。目的はクラスタリングで、データの構造を階層的に可視化できるため、各クラスタの関係性やパターンが直感的に理解できます。

主成分分析は教師なし学習の次元削減手法で、複数の説明変数をより少ない指標に要約することを目的としています。
この手法では、多次元データから重要な特徴を抽出し、可視化します。これにより、データのパターン認識や相関関係の把握に役立ちます。

短期間で結果を出す必要がある場合、計算時間が短いものにしましょう。イーブベイズは、計算時間が短く、少ない時間で出力結果が得られます。全体像を短時間で把握できます。

機械学習の利用目的は、分類、予測、抽出です。目的に応じて各手法の得意分野を見極めることが重要です。
例えば、複雑なパターン認識にはニューラルネットワーク、シンプルな分類にはロジスティック回帰を選びましょう。

機械学習の性能は、予測結果と実際の結果との差に現れます。ニューラルネットワークやランダムフォレスト、サポートベクターマシンは、予測精度が高いです。求める精度と目的に合わせて、最適な手法を選ぶことが大切です。

機械学習の中には、結論の説明が難しい手法もあります。特に、ニューラルネットワークのような複雑な手法は、出力結果を人間が直感的に理解するのは難しいです。結論の説明が難しい問題は、強化学習などの最新の手法でも多く見られます。

入力データの次元数が増加すると、モデルの学習が難しくなります。難易度が上がると、学習時間が長くなり、過剰なデータ処理が必要になります。予測の精度や実用性に影響を及ぼす場合があります。