AI(人工知能)用語集

2分でわかる!機械学習(教師あり学習)でよく使われる回帰とは

回帰

AI(人工知能)に関連した記事を読んでいると意味のわからない用語によく出会いますよね。AI(人工知能)を実現するための一つの技術である「機械学習」や「回帰」という単語はそうしたわかりづらい単語に入るでしょう。

文章中でさらっと使用されているけれど、用語の意味については解説していない場合が多いです。そこで今回は「回帰」とは何か?についてお伝えしていきます。

つっちー
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機械学習とは、AI(人工知能)を実現するための一つの技術です。もっと詳しく知りたい方はコチラ↓

一言で言うと「回帰」とは・・・

機械学習(教師あり学習)の一つの手法です。正解となる数値と入力データの組み合わせで学習し、未知のデータから連続値を予測するものです。※説明文だけでは非常に理解しづらいので、以降で具体例で見ていきましょう。

教師あり学習(回帰)を活用すれば未来が予測できる

例えば、お店で働いているとして、明日の売り上げを予測したいとします。

過去の売り上げ情報とその日の天気とか気温、周辺でのイベント状況など色んな情報を組み合わせていけば、今後の売り上げの予想を立てられそうな気がしますよね。以前これだけ売れたから今日はこれくらい売れるだろう、というようにです。

同じように機械学習(教師あり学習)の一つの手法である「回帰」では、「天気が晴れで、気温が◯℃で・・・売上がいくらだった」という情報から、売り上げ予測のパターンを掴んでいくことで今後の予測が可能となります。

つっちー
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下記が「回帰」のイメージです。

教師あり学習(回帰)のイメージ

まとめ

つまり、前述した難しい説明文に落とし込むと「回帰」とは

正解となる数値(過去の売り上げ)と入力データ(天気や気温などの情報)の組み合わせで学習し(売り上げのパターンをつかみ)、未知のデータ(未来の天気や気温などの情報)から連続値(未来の売り上げ)を予測する

となります。

連続値・・・1.1や1.01のように繋がった値をとれるもののこと。時間や速度など

<参考>
有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝(2018).『仕事ではじめる機械学習』株式会社オライリー・ジャパン.
石井 大輔(2018).機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする
Andreas C. Muller and Sarah Guido (2016). Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. O’Reilly Media, Inc. (アンドレアス・C・ミューラー、サラ・グイド 中田 秀基(訳)(2017). Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 株式会社オライリー・ジャパン)

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AI(人工知能)って「なにそれ美味しいの?」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください(ほぼ実話)。

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