問題に適したアルゴリズムを選択するための実践ガイド: 回帰からニューラル ネットワークまで

この記事では、明確なガイドラインを通じて、さまざまな種類の現実世界およびビジネス上の問題に対して適切な機械学習 (ML) アルゴリズムまたはモデルを選択する方法を説明します。 ML プロジェクトの成功は、この選択の正しさに依存するため、適切な ML アルゴリズムを決定する方法を知ることは非常に重要です。

この記事は、質問ベースのテンプレートを提示することから始まり、最後に一連の表形式のユースケース例と、それぞれに最適なアルゴリズムの選択の根拠を示します。例は、単純な問題から、言語モデルなどの最新の AI 機能を必要とするより高度な問題まで多岐にわたります。

注: わかりやすくするために、この記事ではあらゆる種類の ML アルゴリズム、モデル、技術を指すために「ML アルゴリズム」という用語を一般化して使用します。ほとんどの ML テクニックはモデルベースであり、推論に使用されるモデルはアルゴリズムを適用した結果として構築されるため、より深い技術的文脈では、これらの用語を区別する必要があります。

質問ベースのテンプレート

次の重要な質問は、AI、ML、およびデータ分析プロジェクトのリーダーが、特定の問題に対処するために使用する ML アルゴリズムを適切に選択できるように設計されています。

重要な質問 1: どのような種類の問題を解決する必要がありますか?

• 1.A.何かを予測する必要がありますか?
• 1.B.ある場合、それは数値でしょうか、それともカテゴリー分けでしょうか？
• 1.C.数値を予測したい場合、他の変数や特徴に基づいていますか?それとも、過去の歴史的な値に基づいて将来の値を予測していますか?

上記の 3 つの質問は、予測学習または教師あり学習のアプローチに関連しています。質問 1.A にはいと答えると、新しいデータまたは将来のデータについて未知のことを予測する必要があるため、教師あり学習アルゴリズムを探していることを意味します。何をどのように予測したいかに応じて、分類、回帰、または時系列予測のタスクに直面する可能性があります。どれ？それを判断するには、質問 1.B と 1.C が役に立ちます。

カテゴリを予測または割り当てたい場合は、分類タスクに直面することになります。住宅の特徴などの他の特徴に基づいて住宅価格などの数値変数を予測したい場合、それは回帰タスクです。最後に、過去の数値に基づいて将来の数値を予測したい場合、たとえば、過去の平均価格の毎日の履歴に基づいてフライトのビジネス席の価格を予測する場合、時系列予測タスクに反対することになります。

1.A に戻ります。この質問にいいえと答えた場合、代わりにデータをより深く理解したい、またはデータ内の隠れたパターンを発見したい場合は、 おそらく教師なし学習が考えられます。 Strong> アルゴリズムがあなたが探しているものです。たとえば、データ内の隠れたグループを発見したい場合 (顧客のセグメントを見つけることを考えてください)、 ターゲット タスクはクラスタリングであり、異常なトランザクションや異常なログイン試行を特定したい場合は、高度なセキュリティ システムでは、異常検出 アルゴリズムが頼りになるアプローチです。

重要な質問 2: どのような種類のデータがありますか?

前の質問グループに対する答えが明白で、明確なターゲット タスクを念頭に置いている場合でも、一部の ML タスクでは使用できるさまざまなアルゴリズムが用意されています。どちらを選びますか?その答えの一部は、データ、その量、複雑さにあります。

2.A.属性がほとんどないテーブルに配置された構造化されたシンプルなデータは、線形回帰、決定木分類器、K 平均法クラスタリングなどのシンプルな ML アルゴリズムで活用できます。

2.B. 中程度の複雑さのデータ。例:まだ構造化されているものの、数十の属性を持つ画像や低解像度画像は、複数の ML モデル インスタンスを 1 つに結合してより良い予測結果を得る、 分類と回帰のためのアンサンブル手法で対処できる可能性があります。アンサンブル手法の例としてはランダム フォレスト、勾配ブースティング、XGBoost などがあります。クラスタリングなどの他のタスクについては、DBSCAN やスペクトル クラスタリングなどのアルゴリズムを試してください。

2.C.最後に、 画像、テキスト、 オーディオなどの非常に複雑なデータは通常ディープ ニューラル ネットワークのようなより高度なアーキテクチャを必要とします。トレーニングはより困難ですが、困難な問題を解決するには、より効果的です。学習のためにかなりの量のデータ例にさらされています。大量の言語 (テキスト) データの理解と生成などの非常に高度なユースケースの場合は、大規模言語モデル (LLM) などの強力なトランスフォーマーベースのアーキテクチャを検討する必要がある場合もあります。 。

重要な質問 3: どのレベルの解釈可能性が必要ですか?

ML アルゴリズムが予測などの意思決定をどのように行うか、どの入力要素が意思決定に影響を与えるか、およびどのように影響するかを理解することが重要な特定の状況では、解釈可能性もアルゴリズムの選択に影響を与える可能性があるもう 1 つの重要な側面です。経験則として、アルゴリズムが単純であればあるほど、解釈しやすくなります。したがって、線形回帰と小さな意思決定ツリーは最も解釈しやすいソリューションの 1 つですが、洗練された内部アーキテクチャを持つディープ ニューラル ネットワークは、意思決定の解釈とその動作の理解が難しいため、 一般にブラックボックス モデルと呼ばれます。 。解釈可能性と複雑なデータに対する高い有効性の間のバランスが必要な場合、ランダム フォレストのようなデシジョン ツリー ベースのアンサンブル手法が優れたトレードオフ ソリューションとなることがよくあります。

重要な質問 4: どのくらいの量のデータを扱っていますか?

これは重要な質問 2 と密接に関連しています。一部の ML アルゴリズムは、トレーニングに使用されるデータの量に応じて、他のアルゴリズムよりも効率的です。一方、ニューラル ネットワークのような複雑なオプションでは、通常、効率的なトレーニングを犠牲にしてでも、その目的で構築されたタスクの実行を学習するために大量のデータが必要になります。ここでの良いルールは、適切な種類のアルゴリズムを選択する場合、ほとんどの場合、データ量がデータの複雑さと密接に関係しているということです。

応用例

このガイドを締めくくり、補足するために、実際の使用例をいくつか示した表を以下に示します。この表では、この記事で考慮される決定要因の概要が説明されています。