コンピューターとは

まず、コンピューターはどうやって動いているのでしょうか？

私たちは、1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...といった風に10進法という数え方をしています。

しかし、コンピューターは、0と1だけで数を数えています。

これを、2進数といいます。

例えば、3という数字を、10進法で表すと3ですが、2進法で表すと11になります。

10進数で1,2,3,4と数えると、2進数では、1,10,11,100と数えることになります。

なぜこのような数え方をしているのでしょうか？

それは、コンピューターは電子信号で計算しているからです。

電気には、＋極と−極が存在し、それを巧みに利用することで、計算を行なっています。

極は2種類しかないため、コンピューターは2進数で計算を行なっているのです。

機械学習の基本的な仕組み

コンピューターは、2進数の数字しかわかりません。

今私たちが使っているコンピューターは、すべての情報を2進数にして解析しているのです。文字も、画像も、動画も、音声も。

では、機械学習はどのような仕組みなのでしょうか？

簡単な例から説明していきます。

回帰ってどんなものだったか覚えていますか？

連続した数値を読み込ませて、予測を行う教師あり学習のことでしたね。

回帰モデルは、非常に単純な仕組みをしています。

グラフを作っているのです。

連続した数値を解析して、傾向を一本の線としてグラフに表します。

学習したモデルに将来の予測をさせると、そのグラフ上の将来の数値を表します。

回帰モデルは、単純なグラフ予測をしているモデルなのです。

分類モデルは、その名の通り分類を行うモデルのことです。

このモデルは、少し複雑な仕組みとなっています。

画像などのデータを入力すると、すべての画像は、2進数の数値として処理されます。

その数値の類似度を計算して、似ているものと似ていないものとで分類しているのです。

回帰モデルは、グラフにして表す、というものでしたが、分類モデルは、類似度ごとに並べて、境界線をひく、といった仕組みになっています。

教師なし学習は、先ほどの分類モデルと少し似た仕組みを持っています。

データを0と1で処理し、似ている点を探してそれを利用して分析などを行なっていきます。

分類モデルと違うのは、分類モデルは、あらかじめそのデータがどういうデータなのかタグがあるのに対し、教師なし学習は機械が学習していく上でタグを作っていきます。