機械学習１〜序論〜

なぜNoteに書くのか？

忘備録と勉強したことのアウトプット。モチベーションの維持が目的です。
なお、オライリーの本で勉強始めました。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

なぜ機械学習？

今までのプログラムの問題点。

“ある判断を行うためのロジックが個々のタスクのドメインに特有のものになる。タスクが少しでも変わると、システム全体を書き直さなければならないかもしれない。
ルールを設計するには、人間のエキスパートがどのように判断しているかを深く理解している必要がある。”

人間がルールを記述する手法ではうまくいかない例の1つが、画像からの顔検出

→“計算機がピクセル（計算機上の画像を構成する要素）を「知覚」する方法が、人間が顔を知覚する方法とまったく異なることにある。内部表現があまりに違うので、人間がデジタルイメージ内で顔を構成する要素をルールセットとして書き下すことが基本的に不可能”

→機械学習を用いれば、プログラムにたくさんの顔画像を見せるだけで、顔を認識するのに必要な特徴をアルゴリズムが決定することができる。

 教師あり学習

既知の例を一般化することで、意思決定過程を自動化するもの。

例：
“封筒に書かれた手書きの数字からの郵便番号読み取り
医用画像からの腫瘍の良性・悪性の診断
クレジットカードの不正トランザクションの検出”

教師なし学習

“入力データだけが与えられており、出力データはアルゴリズムに与えられない”

例
“多数のブログエントリからのトピック特定”
“顧客を嗜好でグループに分類する”