機械学習における過学習とは何か？原因・回避方法をくわしく解説

ビジネスの現場にAIを導入するにあたって、「機械学習について理解しなければならない」と悩んでいるDX担当者様は少なくないことかと思います。当記事では機械学習における過学習の概要や、過学習の原因・回避方法について網羅的に解説します。今後、自社が展開するビジネスにAIを活用したい方はもちろん、機械学習への理解を深めたい方はぜひ参考にしてください。

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機械学習における「学習」と「過学習」とは

近年、機械学習は目覚しい発展を遂げています。まずは、機械学習における「学習」と「過学習」がどのような意味を持つのか、それぞれの定義について見ていきましょう。

学習とは

機械学習における「学習」とは、コンピューターが手元にあるデータから何かしらのパターンや規則性を見つける作業のことを意味します。この際、コンピュータが発見したパターンを、未知のデータに当てはめて予測させることでAI予測モデルを構築します。

過学習とは

機械学習における「過学習」とは、学習時に利用したデータのみに過剰に適合してしまうために、汎化性能が失われてしまう現象を指します。過学習が行われると、AIが学習プロセスで取得したデータに過剰にフィットしてしまうために、未知のデータ分析が正しく行えなくなってしまいます。

過学習の問題点

過学習の問題点は、データ全体の傾向が掴めず、新しいデータへの対応力が低下してしまうことです。これにより、学習時には高い性能を発揮できているのに、予測時の性能も著しく低下してしまうことにあります。

機械学習における過学習の原因

では、なぜ過学習は起こってしまうのでしょうか。ここでは、機械学習における過学習の原因について説明します。

学習データの数が少ない

コンピュータが学習を行うもととなるデータの数が少ないと、その少ないデータだけに適合しようとするので、全ての事例をモデルが記憶できてしまいます。その結果、記憶できているデータに対しては完璧に予測できる一方で、それ以外のデータについてはまったく参考にならなくなってしまいます。。目的に適した正しいデータ分析を実現するためには、十分な量のデータを確保し、AIに学習させる必要があります。

モデルが複雑すぎる

高度なアルゴリズムを導入してモデルを構築すると、さまざまなパラメーターが加わって高度な解析を行えるようになる一方、過学習のリスクは増大するおそれがあります。そのため、初歩的なAI開発においては、シンプルな手法を選ぶことをおすすめします。

データが偏っている

偏ったデータばかりを与えてしまうと、そのモデルの構築に悪影響を及ぼします。例えば売上予測の学習モデルを構築したい場合、適切なAIを生み出すためには、長期間の売り上げ動向の数値を読み込ませて、時世や環境の一時的な変化に捉われないモデルを構築する必要があります。

閑散期のデータだけを読み込ませたり、世界的な不況が続いている時期のデータだけを読み込ませたりしてしまうと、AIは正しい予測を行えません。そのため、機械学習を成功に導くためには、データの量だけでなく質にも注意することが肝要となります。

過学習を回避するための方法

過学習を回避するには、いくつかの方法が存在します。ここからは、機械学習における過学習の回避方法について見ていきましょう。

学習データの数を増やす

学習データの数は多ければ多いほどバリエーションが増えていき、AIの予測精度はそれに伴って向上します。そのため、AI開発の取り組みを始める際には、まずは、今の時点で学習に必要なデータがどのくらい収集・準備できているのかを確認することが欠かせません。

正則化

正則化とは、複雑なモデルを単純なモデルへ変化させていく数学的な手法のことです。過学習を防ぐための正則化には、主に「L1正則化」と「L2正則化」という2つの方法が用いられます。モデルの過学習は、データに対してモデルが複雑すぎることが原因で起こると解釈できます。そのため、モデルの複雑さを表す指標を損失に加えて、これを最小化するように学習すれば、性能と複雑性の排除の双方を両立することができます。どちらも、過学習を抑制するために良く利用されます。

バリデーション

バリデーションとは、学習データと検証データを分類することを指します。学習モデルと検証データを分けてモデルを構築することで、過学習の起きにくいモデルを作成できる点がバリデーションのメリットです。バリデーションにはいくつかの手法が存在するため、用途に応じて何度も検証を実行することで、AIの実用性を高められます。

ドロップアウト

ドロップアウトとは、ニューラルネットワークの学習時に、一定割合のノードを不活性化させることで過学習を防ぐ方法です。具体的には、特定のレイヤーの出力を学習時にランダムで0に落とすことで、事例に対する過学習の影響を小さくさせることができます。

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まとめ

AIは学習を重ねながら、長期的に運用することによって驚異的なアウトプットを行えるプログラムとなります。ただし、過学習のようなトラブルの発生を避けるためには、専門人材による適切なチューニングと検証が欠かせません。過学習は、アプローチ次第で未然に防ぐことができ、また万が一、発生してしまった後でも正しい方法でトラブルシュートを行うことで、健全なAIへとアップデートできます。過学習はAI開発で起こりやすいトラブルでもあるため、ぜひ当記事を参考に過学習への適切な対策方法を確認し、実践できるように備えてみてください。