機械学習における学習率とは？最適化・損失関数についても解説

ビジネスシーンでAIを活用するためには、AIと深い関わりがある機械学習についての理解が欠かせません。本記事では、その中でも機械学習における最適化や学習率、損失関数などの用語を解説していきます。

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機械学習とは

昨今のビジネスシーンでは、DX推進の一環として、AIを導入する企業が多くなっています。AIは人工知能の略で、人間の知的ふるまいの一部を模倣するコンピュータです。AIは、将来予測や画像データ・音声データの認識を行います。そして、このAI技術を実現する手法のひとつが機械学習です。ここでは、機械学習の概念と重要性について解説します。

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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。

機械学習の最適化は何を目指すのか

機械学習の学問においては、最適化という用語の理解が必要です。また、他に機械学習と関わりのある用語には損失関数や学習率が挙げられます。それでは、これらの用語は具体的にどのような定義を持つのか、詳しくみていきます。

機械学習における最適化とは

機械学習における最適化を説明する前に、ナップサック問題について解説します。ナップサック問題とは、容量の制限があるナップサックに品物を詰めていく際、できるだけ品物の価値の合計が高くなるような最適解を考える問題です。ナップサック問題では、「品物の価値の合計を最大化する」という目的の下、「ナップサックの容量」という制限を超えないように品物を選定します。このように、制約を考慮しながら目的を達成できる最適解を見つけ出すプロセスが、最適化です。機械学習における最適化とは、重みパラメータを、適切な回答を予測するために最適な値に調整することを指します。

機械学習と損失関数

機械学習における損失関数とは、モデルによって出力された予測値と正解値との間に存在する誤差を計算する関数です。この損失の値を最小化することで、機械学習モデルの最適化が実現します。損失関数には、クロスエントロピー誤差や、平均二乗誤差や平均絶対誤差などさまざまな種類が存在し、予測対象やパラメータの求め方によって用いる関数が異なります。

機械学習の学習率とは

機械学習のメカニズムをより深く理解するためには、学習率について把握する必要があります。ここでは、機械学習における学習率の定義や役割、良い学習率の設定方法について詳しくみていきます。

機械学習における学習率の役割

学習率とは、機械学習の最適化において、重みパラメータを一度にどの程度変化させるかを表すハイパーパラメータのことです。機械学習とは、反復的に重みパラメータを変更していきますが、学習率の値が高いほど一度に変更する重みパラメータの大きさが大きくなるので学習のスピードは上がり、反対に低ければ学習のスピードは下がります。

良い学習率の設定

学習率の値は機械学習における学習スピードと比例しますが、高ければ高いほど良いというわけではありません。学習率の値が高いと学習スピードは上がる一方で、最適解を飛び越えて変更してしまうおそれがあります。その結果、最適解にたどり着かずに学習の精度が低くなるおそれがあるというデメリットがあります。また、反対に学習率が低いと精度は上がりますがスピードが低下するため、学習スピードと精度のバランスが良い学習率の設定が重要です。

機械学習の導入で解決できる課題

昨今、多くの企業がビジネスに機械学習を導入しています。その背景には、機械学習の導入で多くの課題を解決できるというメリットが潜んでいるのです。それでは、機械学習の導入によって具体的にどのような課題を解決できるのかを解説していきます。

売上予測

機械学習の得意な分野に、将来や未知の事例についての予測があります。この性質を利用したのが、機械学習による売上予測です。

製造業での生産管理や小売業でのマーケティングにおいては、需要や売上の予測をして販売ロスや在庫ロスを削減することが重要です。機械学習ではコンピュータが過去の購買データや気候データを自動的に学習し、今後の売上や需要の変動を予測します。

コスト削減

機械学習の導入で、データ入力や経理処理といった定型業務の自動化が実現します。その結果、従業員が行う定型業務量が減って、人件費の削減につながります。

また、機械学習では音声データの認識や識別ができるため、顧客からの問い合わせではコンピュータが自動的に応答します。そのため、問い合わせ対応の時間短縮やコールセンターの従業員にかかるコスト削減につながるのです。

画像認識

機械学習には、画像データの内容を分析したり識別したりといった機能があります。この機能の活用例としては、手書き書類のデータ化が挙げられます。

会議でのメモや契約書類は手書きの場合、データベースに取り込むために従業員が一つひとつ手入力する必要があります。しかし、機械学習であればこれらの書類の画像に記載してある文字を識別し、自動的にデジタルデータ化できるのです。その結果、データ入力作業の削減ができて業務効率化につながるうえ、入力内容の正確さも上がります。

監視・管理

機械学習の画像認識機能は、AIカメラにも応用されています。例えば、画像データを認識して不審者を検出し、万引きや強盗を未然に防ぐ監視カメラが一例です。また、店舗内において、顧客の移動の仕方や購買傾向をカメラで認識し、マーケティングに活用する事例もあります。

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まとめ

本記事では、機械学習における学習率や最適化といった学術的用語を解説してきました。AI導入には機械学習に関する学術知識が必要ですが、学習の難易度や人材教育のハードルは高いのが現状です。UMWELTは、機械学習に精通した人材やノウハウを社内で有していない場合でも、誰でも簡単にAIを構築可能です。自社へのAIや機械学習の導入を検討している方は、ぜひ一度弊社までお気軽にお問い合わせください。