PD-DAI技術 · 機械学習

機械学習

Machine Learning

きかいがくしゅう

データからパターンや規則を学習し、明示的にプログラムしなくても予測や判断を行えるようにするAIの技術。正解付きのデータで学ぶ教師あり学習、正解なしで構造を見つける教師なし学習、報酬を手がかりに行動を学ぶ強化学習に大別される。学習に使っていない未知のデータに対する性能（汎化性能）が重要で、データの質と量、特徴量の設計、適切な評価が精度を左右する。

#AI #教師あり学習 #教師なし学習 #強化学習

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他の資格での定義

IP機械学習

コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や判断を行う技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3種類に大別される。

SG機械学習

データからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習に大別される。AIを支える中核技術であり、セキュリティ分野ではマルウェア検知や異常検知にも活用される。

FE機械学習

コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。AIの中核技術の一つ。

AP機械学習

データからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習に大別される。学習データから汎化能力を獲得し、未知データに対する推論を可能にする。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 32 回出題（応用情報技術者試験 9・ITパスポート試験 8・基本情報技術者試験 5・高度試験午前Ⅰ 5・情報セキュリティマネジメント試験 1・ITストラテジスト試験 1・データベーススペシャリスト試験 1・ITサービスマネージャ試験 1・情報処理安全確保支援士試験 1）。うち 1 回は用語そのものを問う問題です。

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

関連キーワードの用語

PD-Dアノテーション

画像、音声、テキストなどのデータに、機械学習の正解として使うラベルやタグ、領域の情報を付与する作業。教師あり学習の精度は付与したラベルの品質に左右されるため、作業基準を定め、作業者間のばらつきを確認して品質を管理する。外部に委託したり、作業の一部をAIで支援したりすることも多い。

PD-D主成分分析

多数の変数が持つ情報を、互いに相関のない少数の合成変数（主成分）に要約する手法。データのばらつき（分散）が最も大きくなる方向を第1主成分とし、それと直交する方向で順に主成分を求め、各主成分が元の情報をどれだけ説明するかを寄与率で表す。次元削減、データの可視化、機械学習の前処理に使われる。

PD-Dクラスタリング

正解ラベルのないデータを、特徴の似たもの同士のグループ（クラスタ）に分ける教師なし学習の手法。データを順に併合して樹形図（デンドログラム）を作る階層的手法と、k-means法のようにあらかじめ決めた数のクラスタに分ける非階層的手法がある。顧客のセグメンテーションなどに使い、得られたクラスタの意味は人間が解釈する。

PD-D回帰

教師あり学習の課題のうち、売上高や価格のような連続した数値を予測するもの。線形回帰、決定木、ニューラルネットワークなどのモデルを使い、予測の誤差をRMSEやMAE、当てはまりのよさを決定係数で評価する。カテゴリを予測する分類と並ぶ、教師あり学習の基本的な課題の種類である。

PD-D分類

教師あり学習の課題のうち、入力がどのカテゴリ（クラス）に属するかを予測するもの。迷惑メールか否かのような2クラス分類と、3つ以上のクラスから選ぶ多クラス分類がある。ロジスティック回帰、決定木、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークなどを使い、正解率、適合率、再現率、F値、AUCで評価する。

PD-D次元削減

多数の特徴量（次元）を持つデータを、元の情報をできるだけ保ったまま少ない次元で表すこと。有用な特徴量を選ぶ特徴選択と、主成分分析やオートエンコーダのように新しい少数の特徴量を作る特徴抽出がある。次元の呪いの緩和、計算量の削減、2次元・3次元への可視化（t-SNE、UMAPなど）に使う。