機械学習の概要

機械学習 (ML) は人工知能 (AI) のサブ分野であり、明示的な指示に従わなくても学習、適応、予測、相関付けができるコンピューターシステムの作成に焦点を当てています。

機械学習の目標は、アルゴリズムを活用し、ユーザーフレンドリーな出力を生成できる一般化されたモデルを作成することによって、大量のデータを理解して処理することです。

機械学習は通常、次の手順に従って機能します。

さまざまなソースからデータを収集する
データをクリーニングして均一にする
ML アルゴリズムを使用したモデルの構築
モデルの結果から洞察を得る
データの視覚化と結果の視覚的なグラフへの変換

1. さまざまなソースからデータを収集する

機械学習では、実稼働対応のモデルを作成するために大量のデータが必要です。

ML のデータ収集は、自動と手動の 2 つの方法で行われます。

自動データ収集では、Web からデータを収集するプログラムとスクリプトを利用します。
手動データ収集は、手動でデータを収集し、均一に準備するプロセスです。

Python による Web スクレイピングを利用した自動データ収集:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. データをクリーニングして均一にする

データの均一性を確保することは、機械学習を機能させて結果を生み出すための重要なステップです。

ML のデータクリーニングは手動またはアルゴリズムを利用して自動的に行われ、データセット内の不正なデータ、破損したデータ、間違った形式のデータ、重複したデータ、不完全なデータを修正または削除することで構成されます。

Python と pandas を使用したデータのクリーニング:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. ML アルゴリズムを使用したモデルの構築

ML (機械学習) model は、機械学習アルゴリズムの結果を含むファイルであり、動的入力を推論するために使用されます。

ML (機械学習) モデルは、リアルタイム入力に対して照合されるパターンのリストを含めることによって機能し、照合されたパターンに従って出力を生成します。

ML モデルにはさまざまな構造タイプがありますが、最も一般的なタイプは、バイナリ分類、多クラス分類、、回帰です。

バイナリ分類モデルは、2 つの可能な結果のうちの 1 つを意味するバイナリ結果を予測します。
マルチクラス分類モデルは、2 つ以上の結果のうちの 1 つを予測します。
回帰モデルは数値を予測します。

機械学習モデルを構築するプロセスは、training と呼ばれます。

機械学習トレーニングはアルゴリズムを利用して行われ、教師あり学習 と 教師なし学習 の 2 つのカテゴリに分類されます。

教師あり学習 (SL) は、ラベル付きデータ、つまり入力値と出力値の両方を持つデータを使用して ML モデルをトレーニングすることです。
教師なし学習 (UL) は、ラベルのないデータ、つまりタグや既知の結果がないデータを使用して ML モデルをトレーニングする場合です。

ニューラルネットワーク (NN) は教師なし学習の中核であり、データセット内のデータ間のマッピングで構成され、相関関係を作成できます。

Python の scikit-learn ライブラリを使用してバイナリ分類モデルを作成します。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. モデルの結果から洞察を得る

ML モデルから洞察を得るということは、これまで知られていなかったパターンを理解し、予測と結論を下すモデルの能力をテストすることを意味します。

モデルの妥当性を検証し、学習アルゴリズムに変更を加える必要があるかどうかを判断するために、洞察を得ることが非常に重要です。

Python を使用してトレーニングされたモデルの特徴の重要性を分析する:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. データの視覚化と結果の視覚的なグラフへの変換

ML モデルのデータ視覚化は、出力データをグラフ上に配置し、対話型 API を提供することで構成されます。

Python を使用して予測値の散布図を作成する:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

結論

上記のコード例は、データの収集とクリーニングからモデルの構築、洞察、データの視覚化まで、機械学習の各ステップの実践的な実装を示しています。

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