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AIによる特徴量の抽出とは?機械学習との関係性も解説

 

AIによる特徴量の抽出とは?機械学習との関係性も解説

これまで人間が手作業で行ってきた業務を、コンピュータが代わりに担う機会が増えてきました。このときに活用されるシステムがAI(人工知能)です。本記事では多くの分野で活用が進むAIによる特徴量の抽出と、機械学習との関係性、またディープラーニングについて詳しく解説します。

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機械学習と特徴量の基礎知識


細かい解説に入っていく前に、まずは機械学習と特徴量の基礎知識について確認しておきましょう。

機械学習とは

機械学習とはAIを構成する技術要素の一つで、コンピューターがデータを反復的に学習し、そこに潜む規則を見つけ出すことです。また学習した結果を新たなデータに当てはめることで、発見した規則にしたがって将来を予測できることから、データ分析・予測や自動言語処理といったさまざまな分野で応用されています。

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特徴量とは

特徴量とは、対象の特徴をデータにして表したものです。特徴量には数字以外のデータも存在します。例えば人間の体に関するデータがあった際に、身長や体重、年齢、性別などの情報はすべて特徴量になります。

機械学習と特徴量との関係

AIにデータを学習させるためには、与えられた対象の特徴量が適切に数値化されている必要があります。なぜならコンピュータはあくまでも計算機であり、人間が使う言葉や画像などのような数値化されていない情報の扱いに適さないためです。また、特徴量の質が良くなければ、せっかくデータを学習させても精度の高いモデルにはならず、見当違いの結果を出力してしまいます。そのため、ディープラーニングなどの機械学習による予測や判断の精度を高めるためには、必要な特徴量のみを適切に選択することが重要となります。

特徴量で用いられる用語


特徴量をより理解するためには、特徴量に関連して用いられる用語についても知っておく必要があります。そこで以下では、それぞれの用語の概要について解説します。

次元

機械学習を用いる際は、複数の特徴量を学習させていきます。この時に用いる特徴量の種類の数を「次元」といいます。身長と体重、性別を特徴量にする場合は3次元、そこに年齢を入れる場合は4次元といった具合に、特徴量の個数が次元数に相当し、特徴量を減らす際にはそれに準じて次元の数も減少します。

目的変数と説明変数

特徴を数値的に表現したものである特徴量は、機械学習において「変数」として扱われます。機械学習のプロジェクトで頻出される「説明変数」とは、ある変数を説明する変数で、「目的変数」は説明変数を受けた、プロジェクトのターゲットとなる変数を指します。回帰分析における目的変数は通常yで表し、説明変数をxとして表されます。

【説明変数と目的変数の例】
説明変数と目的変数を扱う際には、以下に示すような形が考えられます。

・身長を説明変数として、目的変数である体重を予測
・身長・体重・年齢・摂取カロリーなどを説明変数として、目的変数である血清コレステロール値を予測
・築年数、広さ、立地を説明変数として、目的変数として数の家賃を予測

なぜ機械学習で特徴量が重要なのか


機械学習と特徴量は切っても切れない関係と表現されるほど、互いに強い影響を及ぼしています。ここからは、機械学習においてこれほどまでに特徴量が重要とされている理由について詳しく説明します。

機械学習の精度は「特徴量の質と量」で決まる

機械学習の精度は「特徴量の質と量」で決まるといっても過言ではありません。なぜなら、特徴量の質が良くないと、せっかくデータを学習させても精度の高いモデルにはならず、見当違いの結果を出力してしまうためです。また、特徴量自体の量が少ない場合も、コンピュータは十分なパターンを学習できません。多ければ多いほど良いというわけではありませんが、関連性の高い特徴量をより多く組み合わせ、高次元のデータを学習させることがAIの精度を向上させる重要なポイントです。

さらに、統計的に予測を行う機械学習の場合、エクセル形式などで保存されたデータがきれいに揃っていることも機械学習を成功に導く重要な要素のひとつです。基準を統一し、データを均一に整えることが結果のクオリティを左右するため、実施前には入念なチェックを行うことを意識してみてください。

特徴量の選択も大事

特徴量の選択もデータサイエンスにおいて非常に重要なプロセスです。その理由は、大きく分けて3つあります。

1つ目は、機械学習に必要な説明変数の選択に失敗していた場合、そのモデルの予測精度が極めて低いものとなり、期待通りの効果が得られにくくなるためです。

2つ目は、無駄な特徴量が含まれていると、その特徴量が学習の際の障害となり、学習時間の大幅延長、もしくは予測精度の低下を招く可能性があるためです。

3つ目は、与えられたデータセットだけに過度に対応した状態「過学習」を防ぐ必要があるためです。過学習は既存のデータにおいてのみ適応可能な規則を学習してしまい、未知のデータに対する予測精度が低くなる状態を生み出します。対策としては、データの次元を削減して過度に複雑なモデルを用いないことが挙げられます。

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特徴量選択における3つの手法

特徴量選択の手法は大別して3つ存在します。ここからは、それぞれの手法の違いについて見てみましょう。

1.フィルタ法

フィルタ法は「単変量特徴量選択」とも呼ばれ、個々の特徴量と目的との間の関係を統計的に検証し、最も優位と考えられる特徴量を選択する方法です。フィルタ法を用いた特徴選択は、個々の特徴量を検証する際の計算量が少なくて済むメリットがある一方、特徴を一つずつしか見られないため、複数の特徴量の併用効果は考慮されないデメリットが存在します。

2.ラッパー法

ラッパー法は「反復特徴量選択」とも呼ばれるもので、機械学習モデルを使いながら重要な特徴量を選んでいく方法です。ラッパー法を用いた特徴選択は複数の特徴量を同時に扱える一方で、特徴量が多い場合には計算量が膨大になってしまう欠点があります。

3.組み込み法

組み込み法は「モデルベース特徴量選択」とも呼ばれ、機械学習における学習と特徴量選択を同時に行う方法です。組み込み法を用いた特徴選択は、各特徴量の重要度を算出することができる利点がある一方、特徴量の変化による結果への直接的な影響度合いは解析できない欠点があります。

特徴量の抽出を自動化した「ディープラーニング」


機械学習を通じて高度な処理能力を獲得したAIは、人間と同等レベルの事象の認識を行うことができるため、意思決定のサポートとして高いパフォーマンスを発揮します。ここで重要な役割を果たしているのがディープラーニングです。ディープラーニングとは、人間の神経回路を模した機械学習技術の一つです。ディープラーニングを活用すると、与えられたデータから自動的にその特徴量を抽出することができます。通常の機械学習では難しい特徴量の検出能力に秀でているディープラーニングは、次世代のAI開発に欠かせない技術だと考えられています。

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ここまでで、AIによる特徴量の抽出について解説してきました。企業がビジネスの現場にAIシステムを導入する際はこういった機械学習の知見が求められますが、IT人材不足の昨今においてスムーズに体制構築をすることは難しいかもしれません。

そこでおすすめのツールが、ノーコードAIクラウドのUMWETです。UMWELTなら、数多くのアルゴリズムをブロックを組み合わせるような操作でかんたんにAIシステム構築が可能です。需要予測、在庫管理、データ分析、自動シフト作成など、AIを使った業務の自動化機能が多く備わっています。クラウド型のため、開発コストやエンジニア採用も不要です。

まとめ

大量のデータを活かし、未知のデータに対して正確な予測や判断をAIで行うためには、特徴量についての理解を深め、最適な特徴量選択を行うことが大変重要です。本記事をきっかけにAIツールを社内に導入してみたいと思った方は、UMWELTを検討してはいかがでしょうか。

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