携帯電話をスクロールしていて、次に見たいものを不気味に知っているように感じたことはありませんか?あるいは、ウェブサイトがあなたが興味を持っていることを「知っていた」ため、オンラインで素晴らしい割引を手に入れたのかもしれません。それは機械学習 (ML) モデル、つまり舞台裏の頭脳の働きによるものです。しかし、専門用語が飛び交うため、迷ってしまいがちです。
このブログでは、専門用語を解読し、私たちの世界を静かに形作っている上位 5 つの ML モデルを紹介します。
1. 線形回帰
テストに詰め込んで合格したときのことを覚えていますか?線形回帰であれば、その結果は予測できたはずです。基本的には数字の水晶玉であり、過去のデータを分析して将来の傾向を予測します。株式仲買人は市場の動きを推測するためにこれを使用し、企業は売上高を予測するためにこれを利用します。これは、物事の間のつながりを描いて、次に何が起こる可能性があるかを知らせる、非常に強力なトレンドラインと考えてください。
2. ディシジョンツリー
一連の「はい」または「いいえ」の質問に答えて、技術的な問題のトラブルシューティングを行ったことがありますか?これがデシジョン ツリーの背後にある中心的な考え方です。彼らは探偵のようなもので、複雑な問題を木のように枝分かれする一連の質問に分解します。このアプローチにより、スパムメールのフィルタリングや、症状に基づいた医師の病気の診断を支援するなどのタスクに最適になります。彼らはトレンチ コートを着ていないかもしれませんが、事件 (またはデータセット) を解明する方法を確実に知っています。
3. ランダムフォレスト
映画についてのグループディスカッションを覚えていますか?それぞれの人が独自の視点を持っていますよね？ランダム フォレストも同様に機能します。このモデルは、それぞれがわずかに異なる「質問スタイル」を持つ複数のデシジョン ツリーを組み合わせています。彼らの洞察をプールすることで、単一のツリーよりも正確な予測を目指しています。これは、さまざまなモデルの強みを活用して信頼できる結果をもたらすチームの取り組みであると考えてください。
4. ニューラルネットワーク
私たちの脳は、雲の中に懐かしい顔を見つけるなど、パターンを認識する能力に優れています。ニューラル ネットワークはこの能力にインスピレーションを受けています。これらのモデルは、情報を処理する相互接続された層を備えた人間の脳の構造を模倣しています。大量のデータをもとにトレーニングを受け、パターンと関係性を特定する方法を学びます。そのため、画像認識 (写真に友達をタグ付けすることを考えてください) や自然言語の理解 (オンラインでチャットするチャットボットなど) などのタスクにも最適です。
5. K 最近傍法
パーティーで同じような興味を持つ人々に惹かれることに気づいたことがありますか? K 最近傍 (KNN) は同じロジックを使用します。このモデルは、新しい未知のデータに最も近い (または最も類似した) データ ポイントを識別します。 「近傍」の特性を分析することで、新しいポイントが属するカテゴリまたは値を予測します。このアプローチは、過去の購入に基づいて製品を推奨したり、手書きの数字を分類したりするようなタスクで威力を発揮します。
これらは、さまざまな分野にわたってイノベーションを推進する驚くべき ML モデルのほんの一部です。複雑に聞こえますが、その中心原理を理解すると、機械学習の驚くべき機能に目が開かれます。結局のところ、これらのモデルは常に進化しており、将来、あなたが次のゲームチェンジャーを構築する人になるかもしれません。
