知っておくべき機械学習のアルゴリズム

General knowledge of machine learning algorithms

はじめに

　Artificial intelligence（AI：人工知能）という用語は，John McCarthyらが1956年夏に開催したダートマス会議の提案書に初出した^1）。その会議において，「計算機に人間らしさを求めるAI実現への大きな課題5つ」が提言され，その1つに「コンピュータが自己の能力を改善する学習法を開発すること」が含まれた。この課題は，今日，機械学習（machine learning）と呼ばれ，世界規模で研究開発が推進されている。これまでに，データの分類や回帰に資する多種多様な機械学習の手法（アルゴリズム）が構築された。それらの多くは，① 着目している現象や問題にかかわるデータを多量に集め，② そのデータをもとにあらかじめ準備されている計算方法や処理方法を現象や問題に適合させ（教師あり学習），③ 適合させた計算方法や処理方法の汎用性を評価し，④ 社会実装を実現する，という手続きを採用している。本稿では，データの二値分類に焦点を絞り，上記の手続きに沿って，利用頻度の高いアルゴリズムを解説したい。