機械学習における正規化とは？標準化との使い分けや人気言語を解説

AIの要素技術の一つである機械学習の活用が進んでいます。機械学習の活用にはデータを必要としますが、データも事前の処理が欠かせません。機械学習におけるデータの前処理の方法はいくつかありますが、本記事では正規化に着目します。正規化とは何か、正規化と標準化の使い分けなどを詳しく解説します。

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機械学習の概念

コンピュータの処理速度の向上や学術的な進歩により、機械学習の活用の幅が広がっています。機械学習についての研究は現在も進行しており、技術の更なる発展が期待されています。ここでは、機械学習の概念や今後の展望について解説します。

機械学習とは

機械学習は、AIの１つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。

機械学習の主な学習方法

機械学習がデータを学習する方法は大きく分けて5つあります。

教師あり学習
教師あり学習は、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

教師なし学習
教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

強化学習
“強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。
「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。”

深層強化学習
深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。強化学習の手法の一つであるQ学習と深層学習を組み合わせたものを、DQN（Deep Q-Network）と呼びます。Q学習では、エージェントが次に行う行動における報酬の期待値をQ関数と呼ばれるもので表現しますが、DQNではこのQ関数をニューラルネットワークで予測します。

半教師あり学習
半教師あり学習は、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法です。この2種類のデータによって、少数のラベルのついたデータのみの教師あり学習よりも高い性能を得るために考案されました。一般に、ラベルのついたデータを大量に用意するのは大きな時間的・金銭的コストがかかるため、少ないラベルなしデータで効率良く学習する方法として注目を浴びています。

機械学習の活用が増えている

機械学習の研究が進んだことにより、画像処理や高精度なデータ分析、人が使う言葉を処理する自然言語処理など幅広い分野での活用が可能となりました。例えば、農家で作物の品質管理を画像認識の活用で効率化することや、店舗の需要予測や在庫管理などをデータ分析により予測する場面が増えています。

機械学習の技術進歩により、昨今恩恵を受けているのは企業活動です。企業内で活路が見出されていなかった大量のデータを、機械学習によるデータ分析により意思決定材料として利用する方法が提案されています。

機械学習における正規化とは

機械学習に限らず、数学や統計学においてデータを扱いやすいように整えることを正規化といいます。機械学習では正規化や、別の方法として標準化も用いられます。ここでは機械学習における正規化について解説します。

機械学習では前処理が欠かせない

機械学習の実行フローで欠かせないことの一つに、データの前処理があります。処理が施されていないデータを用いた場合、数値同士の関係が一定ではないため学習段階で不具合が発生したり、うまく学習できない可能性があります。

正規化は前処理の1つ

機械学習では、データの前処理の方法の一つとしてスケーリングが用いられます。スケーリングとは、数値の尺度を統一することです。ここでの正規化とはスケーリングの一つで、データの数値単位の幅を最小値を0、最大値を1とし、尺度を統一することを指します。正規化をすることで、学習コストの削減や処理結果の安定性を高めることが期待できます。

標準化も用いられる

標準化も正規化と同じように、機械学習のスケーリングの方法の一つとして用いられます。ここでの標準化は、平均を0、分散を1とした尺度に統一することです。標準化は、他の値から大きく離れた外れ値に対しても敏感になりすぎない手法です。

正規化と標準化を使い分けよう

機械学習の前処理としてスケーリングを実施する際にはその必要性を考慮しましょう。また、スケーリングをする場合も、正規化と標準化の特徴を理解した上で使い分けることが重要です。基本的に、正規化はデータの最小値と最大値の範囲が明確な場合に有効な手法です。外れ値には敏感な傾向があるため、データの範囲が不明瞭な場合はあまり適切ではありません。標準化は、データの最大値と最小値の範囲が明確でない場合でも効果的に用いることが可能なため、正規化より活用できるケースが比較的多いです。

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企業活動において機械学習の活用をご検討の方は、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTは機械学習のアルゴリズムを用いたツールで、企業活動のさまざまな場面で活用できます。以下ではUMWELTのさらなる特徴を解説します。

データの前処理を簡単に行える

機械学習を実装する際には、データの前処理が欠かせません。しかし、UMWELTはデータの前処理を容易に行うことができます。システムからデータを自動で連携・収集することも可能で、データ管理を明瞭化することもできます。

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まとめ

機械学習のデータの前処理は、分析結果の精度を高める上でも重要な作業です。前処理を簡単に行うことができるUMWELTを活用することで、業務効率化と利益獲得の可能性はさらに高まります。UMWELTでは、資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、機械学習の導入を模索している方はぜひ一度ご検討ください。