機械学習（教師なし学習）をイメージでサクッと理解

AI（人工知能）や機械学習について興味が湧いてきた方は、おそらく「教師なし学習」という用語を一度は目にされたことあるでしょう。しかし、「教師なし学習って何？」と聞かれても中々うまく答えられないですよね。答えられる方は、よほどAI（人工知能）、機械学習に興味があって勉強されている方か、仕事でAI（人工知能）に携わっている人に限られるはずです。

そこで今回は、機械学習の一つの手法である「教師なし学習」についてお伝えしていきます。

つっちー

機械学習とは、（AI（人工知能）の中心をなす技術で、プログラム自身が学習していく仕組みです。「機械学習」については以下のページで詳しく解説しています。

機械学習

AI（人工知能）に興味のある方なら、「機械学習」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。しかし、「AI（人工知能）とは？」「機械学習とは？」と聞かれて答えるとなるとなかなか難しいものですよね。私も説明できずに困った苦い思い出があります。今回は、誰もがわかるように機械学習についてお伝えします。

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機械学習は、大きく二つに分けられますが、今回はそのうちの一つ、「教師なし学習」についてお伝えします！

一言で言うと「教師なし学習」とは・・・

今回お話するのはここ！！

AI（人工知能）の中心となっている機械学習の手法の一つが、「教師なし学習」なのです！

それではさらに教師なし学習について詳しく見ていきましょう。

「教師なし学習」は、類似データのグルーピングやデータを特徴づける情報を抽出する

「教師なし学習」は、予測や判定の対象となる正解（教師）がなしの機械学習の手法です。

類似データのグルーピング（クラスタリング）

「教師なし学習」で行うことの代表的な例に、まずグルーピングがあります。例えば、下の図のように、○と△と✖︎が無造作に配置されていたとしましょう。

人は即座に○と△と✖︎を簡単に3つに分けられますよね。この作業をAI（人工知能）が行います。

正解（どのように分けるか）を提示せずとも、グループ毎にAI（人工知能）が自動的に分類するのです。この「教師なし学習」の手法は、一般的に、クラスタリング（クラスタ分析）と呼ばれます。

つっちー

ちなみにクラスタとは「たくさんの集まり」的な意味です。もっとクラスタリングについて理解を深めたい方はこちらをどうぞ

ゼロからわかる教師なし学習。やさしく学ぶクラスタリングの基本

「教師なし学習」「クラスタリング」といった単語はよく見聞きするので非常に重要な手法であることはわかりますが、これらをどういう目的でどう活用していけば良いのかをうやむやにしている人は意外と多いかもしれません。実際僕もそのうちの一人です。そこで今回は教師なし学習とクラスタリングの基本を順番に調べて整理していきます。

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本質的なデータを抽出する（次元削減）

「教師なし学習」の他の代表的な例として、データを特徴づける情報を抽出する、ことがあります。

例えば、下の図のように、Aさんのイメージに関するアンケートを実施したとしましょう。そのアンケートから、「かわいい」「綺麗」「顔が整っている」という容姿を表す情報が得られたとします。これらの容姿を表す情報をまとめて、「美人」という評価を表す新たな一つの情報をつくりだします。これが、データを特徴づける情報を抽出する（次元削減）ということです。

AI（人工知能）が自動で、データを主要な特徴に集約してくれるのです。

次元削減についてもっと詳しく知りたい方はこちら↓

ゼロからわかる教師なし学習！やさしく学ぶ主成分分析・PCAの基本

機械学習について学びを深めていると「教師なし学習」と呼ばれる手法の解説や利用するためのコードをよく見かけます。しかし僕を含めて、この教師なし学習が「どういうものでどうやって使うのかよくわからない」という方は多いかもしれません。そこで今回は、教師なし学習の一つ「次元削減」に焦点を当てて基本から順番に整理していきます。

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まとめ

つまり、「教師なし学習」とは、

つっちー

AI（人工知能）って「なにそれ美味しいの？」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください（実話）。