教師なし学習

教師なし学習（教師なし機械学習とも呼ばれます）は、ラベル付けされていないデータセットに対してアルゴリズムを訓練する機械学習（ML）手法の一種です。教師あり学習とは異なり、教師なし学習では入力データとそれに対応する出力ラベルの両方が含まれるデータでモデルを訓練するのではなく、ラベルや正解情報がないデータの中からパターンや関係性を見つけ出すことを目的とします。

教師なし学習の主な特徴

• ラベルなしデータ: 教師なし学習モデルの訓練に使用されるデータには、あらかじめ定義されたラベルやカテゴリがありません。
• パターンの発見: 主な目的は、データの中に隠れたパターンやグループ、構造を見つけ出すことです。
• 探索的分析: データの根本的な構造を理解することを目指し、パターンの発見や異常検知、データ品質向上などのために探索的データ分析にしばしば用いられます。

主な用途

教師なし学習は、さまざまな分野で広く利用されています。

• 顧客セグメンテーション: 購買行動や属性情報に基づいて顧客をグループ分けし、マーケティング活動の最適化に活用。
• 画像認識: ラベルなしで画像内のオブジェクトを識別・分類。
• 異常検知: 不正検出や予知保全など、データ中の異常なパターンや外れ値の検出に有用。
• マーケットバスケット分析: 一緒に購入される商品の関連を見つけ、在庫管理やクロスセル戦略に役立てる。

教師なし学習の主な手法

クラスタリング

クラスタリングは、似ているデータ同士をグループ化する手法です。代表的なアルゴリズムには以下があります。

• K-Meansクラスタリング: データをK個のクラスタに分割し、各クラスタの中心（セントロイド）からの距離に基づいて分類します。
• 階層的クラスタリング: 小さなクラスタを順次統合していく（凝集型）または大きなクラスタを順次分割していく（分割型）ことで階層構造を構築します。

アソシエーション

アソシエーションアルゴリズムは、データ中の大きな部分を説明するルールを発見します。代表例としてマーケットバスケット分析があり、さまざまな商品の同時購入パターンを見つけることが目的です。

次元削減

次元削減手法は、分析対象となる変数の数を減らします。代表例は以下の通りです。

• 主成分分析（PCA）: データを最も分散を説明する直交成分に変換します。
• オートエンコーダ: ニューラルネットワークを用いて入力データの効率的な符号化を学習し、特徴抽出などに利用されます。

教師なし学習の流れ

教師なし学習では、以下のステップを経て進められます。

1. データ収集: テキストや画像、取引データなど、通常は非構造化データを大量に収集します。
2. 前処理: データを分析に適した形にクレンジング・正規化します。
3. アルゴリズム選択: 用途やデータの種類に応じて、最適な教師なし学習アルゴリズムを選択します。
4. モデル訓練: ラベルなしデータセットでモデルを訓練します。
5. パターン発見: モデルの出力結果から、パターンやクラスタ、アソシエーションを分析します。

利点と課題

利点

• ラベル付け不要: データのラベル付けにかかる労力やコストを削減できます。
• 探索的分析: データの洞察や未知のパターン発見に有用です。

課題

• 解釈性: 教師なし学習の結果は、時に解釈が難しいことがあります。
• スケーラビリティ: 一部のアルゴリズムは、大規模データセットでの処理に課題を抱える場合があります。
• 評価: ラベルがないため、モデル性能の正確な評価が困難です。