はじめに
この記事では機械学習、深層学習、強化学習というキーワードに興味を持っている初学者向けに
基本概念から具体例まで、わかりやすく解説します。
機械がデータから学習する仕組み（機械学習）や、深層学習による画像認識などの応用、
そしてエージェントが環境との相互作用を通じて学習する強化学習の仕組みまで、これからのAIの基本を分かりやすく解説します。
初心者の方も安心して学べる形でまとめてみました。
機械学習とは
機械学習は、コンピュータがデータからパターンを学ぶ手法です。
たとえば、スパムメールの判別を考えましょう。
機械学習では、過去のメールのデータを学習させて「スパム」か「非スパム」かを判定する識別モデルを作ります。
モデルは特徴を抽出し、それをもとに未知のメールを予測します。
例えば、スパムメールに「お金を稼ぐ方法」というフレーズが多く含まれるという特徴があるとします。
学習データでこのフレーズがスパムメールに現れるパターンを学習したモデルは、未知のメールにおいても同様の特徴を探し、スパムか非スパムかを判別します。
機械学習では、識別性能を向上させるためにハイパーパラメータのチューニングやモデルの評価が重要です。
このように、データをもとに予測モデルを構築し、解析や予測をするものが機械学習となります。
深層学習とは
深層学習は、多層のニューラルネットワーク（ディープラーニング）を使った機械学習の一種です。
例えば、画像認識を考えましょう。
深層学習では、入力画像を多層のニューラルネットワークに通して、特徴を自動的に学習します。
一つのニューロンは画像の一部を受け取り、その特徴を抽出します。
そして、これらの特徴を重ね合わせた多層のニューラルネットワークが、複雑なパターンを分類する能力を持つように学習します。
例えば、猫の画像を認識する深層学習モデルを訓練する場合、学習データには猫の画像とその他の画像が含まれます。
多層のニューラルネットワークは、猫の特徴（耳の形、顔の模様など）を自動的に識別し、猫か猫ではないかを分類するように学習します。
深層学習は、その多層の構造によって非常に高い表現力を持ち、画像認識や音声認識、自然言語処理などのタスクで優れた性能を発揮します。
ディープラーニングの基本原理を理解し、自分自身のデータ分析に応用してみましょう。
▼深層学習については以下の記事でもより詳しくかつ分かりやすく解説していますのでご参照ください。
【AI】深層学習（ディープラーニング）とは何か？３つのポイントで簡単に解説します！
強化学習とは
強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら学習する手法です。
自動運転車が最適な運転方策を学ぶ場合を考えましょう。
エージェントは環境を観測し、その状態に応じて適切な行動を選択します。
その際、報酬と呼ばれる目標との一致度が評価ポイントとして使用されます。
学習の過程では、エージェントは試行と誤りを繰り返しながら、報酬を最大化するための最適な行動を学んでいきますので、
例えば、交差点での優先権や赤信号の確認など、さまざまな状況において適切な行動を選択するようになります。
強化学習では、状態、行動、報酬のデータに基づいて価値関数や方策を学習し、最適な行動選択を行います。
このように、環境との相互作用に基づいて行動を学んでいく強化学習の基礎を理解し、
自己学習型のエージェントを作ってみましょう。
まとめ
本記事では、機械学習、深層学習、強化学習の基本的な概念とそれぞれの応用について簡単に解説してきました。
機械学習では、データからパターンを学び、予測モデルを構築し、深層学習では、多層のニューラルネットワークを用いて
複雑なパターンを学習し、画像認識や音声認識などのタスクに応用します。
強化学習では、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学ばせていく手法です。
それぞれの定義や活用場面をしっかりと理解し。現在扱っているプロジェクトに最適なＡＩモデルを使っていきましょう！
