〈T4〉機械学習03：アルゴリズム

機械学習を運用するために、様々なアルゴリズムが開発されてきた。本頁では、そのアルゴリズムについて、一部抽出し、概要を述べようと思う。

「アルゴリズム」とは

アルゴリズムとは、「計算可能」なことを計算する、形式的な手続きのこと、あるいはそれを形式的に表現したもの。【参考（２）より引用】

ニアレスト・ネイバー法

求めたい要素からもっとも近い既存データが属する集団に分類する、機械学習のアルゴリズムの１つ。【参考（１）より引用】

決定木・ランダムフォレスト

データから”木”構造の予測モデルを作る、機械学習のアルゴリズムの１つ。【参考（１）より引用】

サポートベクターマシン

2つのグループ間の最も距離の離れた箇所（最大マージン）を見つけ出し、その真ん中に識別の線を引き分別させる、機械学習のアルゴリズムの１つ【参考（１）より引用】

ニューラルネットワーク

https://gyazo.com/6d9f54916bffb13a98e41d493e76587d

現在、機械学習でもっとも用いられている手法が、ニューラルネットワークである。 ニューラルネットワークは複数の「パーセプトロン」から構成される。

まず、入力層にデータを入力し、そのデータを認識をするための指標である特徴量 を入力する。その入力に対し、神経細胞間の接続強度に相当する重み w1 w2‥を掛けたものを、出力層のニューロンに入力する。

出力層のニューロンは、この入力を足し合わせたものを活性化関数に通し、最終的な結果を出力する。この入力から出力までの一連の流れが「パーセプトロン」である。

ニューラルネットワークは、入力層と出力層のほかに隠れ層を持たせることで、より複雑な分析を可能にする。

【以上、参考（１）より引用】

参考資料