【ITニュース解説】UNSUPERVISED ML

教師なし学習（Unsupervised ML）は、機械学習の一分野であり、教師あり学習のようにラベル付けされたデータを使用せずに学習を行う。教師なし学習の主な目的は、データに隠された構造やパターンを発見することだ。アルゴリズムは、データの特性に基づいて類似したデータ点をグループ化したり、データの次元を削減したり、異常を検出したりする。

教師なし学習の最も一般的な手法の一つにクラスタリングがある。クラスタリングは、互いに類似したデータ点をグループ化する技術だ。例えば、企業が顧客の購買履歴に基づいて顧客をグループ分けする場合、アルゴリズムは「頻繁な購入者」がどのような特徴を持つかを事前に知らなくても、自動的に顧客をグループ分けできる。

教師なし学習では、アソシエーション分析も利用される。これは、データ項目間の関係性を示すルールを発見する手法だ。例えば、マーケットバスケット分析では、商品Aを購入した顧客が商品Bも購入する可能性が高いといった関係性を見つけ出すことができる。

さらに、次元削減は、データセットの特徴量や変数の数を減らす技術だ。これにより、重要な情報を失うことなく、複雑なデータをより扱いやすく、可視化しやすくなる。

以下に、教師なし学習でよく用いられるモデルと例を説明する。

K-meansクラスタリング

K-meansは、シンプルで効果的なクラスタリング手法として広く利用されている。このアルゴリズムは、データをk個のグループに分割する。まず、各グループの最適な中心点を見つけ、各データ点を最も近い中心点を持つグループに割り当てる。中心点の位置とデータ点の割り当ては、最適な配置が見つかるまで繰り返し調整される。K-meansは高速に処理できるが、円形のグループに最適な結果をもたらす傾向がある。また、事前にグループ数kを決定する必要がある。

階層的クラスタリング

階層的クラスタリングは、データのグループを階層的な木構造で表現する手法だ。ボトムアップアプローチとトップダウンアプローチの2種類がある。ボトムアップアプローチでは、各データ点を個別のグループとして扱い、最も近いグループ同士を段階的に統合していく。一方、トップダウンアプローチでは、すべてのデータ点を一つの大きなグループとして扱い、段階的に小さなグループに分割していく。これにより、グループ間の関係性を異なるレベルで表現できるデンドログラム（樹形図）が作成される。

混合ガウスモデル（GMM）

GMMは、データが複数のガウス分布（正規分布）の混合から生成されたものであると仮定するモデルだ。各データ点がどのグループに属するかを確率で表現する。他のクラスタリング手法とは異なり、GMMは各データ点を一つのグループに割り当てるのではなく、複数のグループに属する確率を与える。この「ソフト」なグループ化アプローチは、データ点がどのグループに属するか明確でない場合に特に役立つ。

教師なし学習は、ラベル付けされていないデータから有益な情報を抽出し、隠れたパターンや構造を発見するための強力なツールだ。クラスタリング、アソシエーション分析、次元削減などの技術を組み合わせることで、さまざまな分野で応用できる。