機械よ自ら学べ~教師あり学習編~
みなさま。こんにちは！
今日も張り切っていきましょう。
前回までは汎用AIを支えるであろう知能を持つ脳についてOutPutしてきましたが、
今回はまた人工知能の話に戻ってOutPutしていきたいなと思います。
では今日のメインテーマは・・
機械学習の中の教師あり学習
についてです。
機械学習は最近AIが社会で活躍し始めてみなさんちょっとは耳にしたことはあるの
ではないかと思います。
機械学習とは、今までは人間が難しい計算や理論を使って、機械にプログラミングして
機械を動かしてきました。
けどやっぱり物事には予想外の出来事というのが必ず存在して、
どうしてもプログラミングの範囲の中ではその処理をカバーしきれないために
人間のような汎用性を持つことが難しいのですよ。
人間は学習によって知能を高めて高い汎用性を発揮している。
ならば機械に学習させる能力を与えて機械自身が学習して汎用性を高めていこう
というものが機械学習です。
じゃあどうやって学習する能力を与えようか？となるわけですが
そこで登場するのが教師あり学習というアルゴリズムなのです。
教師あり学習とは？？
教師あり学習とは人間が教師となって正解データとデータをセットで機械に見せて
機械自身にその中から特徴を見つけさせて学習させようというものです。
例えば画像認識が挙げられるよ。
この画像は人だよとセットのデーターを機械に大量に見せることで
（ちなみに教師あり学習のプログラムを学習器と呼びます)
「これが人なのね〜〜はいはい」
「人ってこんな形してるのね〜〜」
と学習器に学ばさせて人というのはこのような特徴があるんだ！！
と理解させるのです。
文字認識でもいろんな字体の数字とかを学習器に見せて、
「この形、この角度。こいつは8だね〜〜わかりますよ〜〜！！」
と機械が機械なりに理解するのです。
しかし。教師あり学習にもいろいろ問題があるのです・・
みなさん。こんな経験がありませんか？
「教科書の問題解けるけど、模試の問題できない」
教師あり学習にもこの現象があるのです。
教師あり学習の場合、この現象を過学習と呼び、
人からもらったデータならしっかり分析できているんだけど、
いざ学習器を用いて未知のデータに遭遇した時・・
「あれ？？これなんだ？」
みたいなことになるのです。
教師あり学習の課題はいかに過学習しないで汎用能力の高めていけるかということです
実のところ教師あり学習には答えが必ずあるものにしか対応できません。
しかし世の中には答えが絞れないものや存在しないものまであります。
これらにはどう対応していくのでしょうか・・
次回のお楽しみです！！
急ですがみなさんにお願いがあります。
オススメの本などあれば是非コメント欄に書いていただけないでしょうか？
もっともっとAIのこと学びたいし、みなさんと一緒に成長していけたらなと思います！！
今日も見ていただきありがとうございました。
参考文献：
コンピュータで「脳」がつくれるか
AIが恋に落ちる日
