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インフォマティクス・機械学習

インフォマティクスの定義

近年，様々な分野で人工知能（AI：Artificial Intelligence）の技術に期待が寄せられているが，このAIの情報処理技術をフルに活用し開発を進めていく分野は，インフォマティクスと呼ばれている。

インフォマティクスの中でも材料開発を進めていく分野は，マテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれていたり，ロボット工学ではロボティクスと呼ばれていたり様々である。

そして，インフォマティックにおける情報処理技術の中核をなすものが，機械学習と呼ばれる統計数理に基づいた技術である。

機械学習の定義

機械学習にはいくつか定義があるが，初期段階から広く定義されているのが，1959年のサミュエル・アーサー氏による以下の定義である。

機械学習とは，ある学習データEからクラス分けをするタスクTがあり，そのパフォーマンスをPとする。そして，学習データEから学習することによって，パフォーマンスPを向上させるコンピュータープログラムのこと。

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance
measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E

インフォマティクス・機械学習で最近注目されているプログラミング言語Python

最近，インフォマティクス・機械学習の世界で用いるプログラミング言語として，Pythonが人気があり注目されている。

Pythonは汎用のスクリプト言語で，多くのプログラミング言語の中でも多目的で使用でき，簡単であるという特徴がある。

データ解析においてはR言語も機械学習系ではよく使われるが，処理をシステムとしてくみ上げるという点ではPythonの方が有利である。

Pythonの中でも，scikit-learn（サイキットラーン）は機械学習パッケージとして非常に汎用性の高いモジュールである。

Pythonを用いた機械学習

決定木分析とアンサンブル学習

決定木分析は，例えばクラス分類問題の場合は，ある信頼スコア（ジニ係数など）が一定の値を超えるか超えないかで，木が幹から葉に分岐するように，線引きして分類する手法である。

幹では重要度に応じて精度よく識別できるが，葉に至る分岐ではその精度は低下しがちである。

実際には，この決定木のアルゴリズムをさらに発展させたアンサンブル学習が主に利用される。

アンサンブル学習は，集合学習とも呼ばれ，複数の決定木分析から集計し多数決をとり，最終的な分類判定をする。

手法には，バギング，アダブースティング，ランダムフォレストなどがある。

アンサンブル学習は単一の決定木分析に比べモデルが頑健で分類性能が高い。

Pythonを用いた機械学習の進め方

インフォマティクス・機械学習は計算過程が複雑であるから，0から自分で関数を構築しようとすると大変な手間がかかる。

多くの場合，既存のモジュールを活用してプログラム作成の手間をなるべく省くようにすることが多い。

これはどのプラグラミング言語も同じであるが，用いるプログラミング言語としてPythonを推奨する。

無料という点も魅力であるが，何より簡易でありモジュールが充実しているので初心者でも以下に挙げた参考文献等を活用し1週間程度のプログラミング学習で多種類の機械学習手法をマスターできるので是非お試し頂きたい。

文献
1）岩崎悠真，マテリアルズ・インフォマティクス　材料開発のための機械学習超入門，日刊工業新聞社，初版第1刷（2019）
2）長橋賢吾，図解入門よくわかる最新機械学習の基本と仕組み，株式会社秀和システム，第1版第1刷（2019）
3）Pythonによる機械学習入門　株式会社システム研究所編，株式会社オーム社（2019）
4）https://hira03.hatenablog.com/entry/RandomForestClassifier（2021年3月31日時点アクセス）

インフォマティクスは、近年注目されている人工知能（AI）の情報処理技術をフルに活用し、様々な分野での応用や開発を進める学問領域として定義されます。このインフォマティクスは、具体的にはAI技術を活用することで、それぞれの専門分野で新たな知見や革新を生み出すことを目的としています。特に材料開発を進めるマテリアルズ・インフォマティクスや、ロボット工学を推進するロボティクスなど、その応用範囲は多岐にわたります。このようなインフォマティクスの基盤を支えるのが、機械学習と呼ばれる統計数理に基づいた技術です。機械学習は、大量のデータをもとにパターンや規則性を抽出し、コンピュータに学習させることで、特定のタスクにおけるパフォーマンスを向上させる技術であり、AIの進化を支える中核的な役割を果たしています。機械学習にはいくつかの定義がありますが、その初期段階で広く認識されたのが1959年にサミュエル・アーサー氏によって提唱された定義です。この定義では、機械学習とは「ある学習データEからクラス分けをするタスクTがあり、そのパフォーマンスをPとする。そして、学習データEから学習することによってパフォーマンスPを向上させるコンピュータプログラム」を指すと説明されています。つまり、コンピュータが過去の経験を活用して自己改善を行い、タスクをより効率的かつ正確に遂行できるようになる技術といえます。この定義をもとに、現在の機械学習は深層学習をはじめとするさまざまな手法を取り入れ、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知など、さまざまな分野で応用されています。また、これらの技術を支えるプログラミング言語として、最近ではPythonが注目を集めています。Pythonはその簡便性と汎用性の高さから、インフォマティクスや機械学習の分野で広く使用されており、特に初心者から熟練者まで幅広いユーザーに支持されています。Pythonの特徴として、多目的で使用できるスクリプト言語でありながら、非常に簡単にプログラムを記述できる点が挙げられます。また、膨大な数のライブラリやモジュールが提供されており、データ解析や機械学習を効率的に行うためのツールが豊富です。例えば、scikit-learnはPythonの中でも特に汎用性の高い機械学習パッケージとして知られており、分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、多様なアルゴリズムが利用可能です。このようなツールを活用することで、プログラム作成の手間を省き、複雑な計算処理を簡単に実装することができます。また、データ解析においてはR言語も広く利用されていますが、処理をシステムとして構築する点ではPythonが優れており、特に大規模なデータ処理やシステム統合が必要な場合においてその利便性が際立ちます。Pythonを用いた機械学習の具体的な手法のひとつに、決定木分析があります。決定木分析は、例えばクラス分類問題において、ジニ係数やエントロピーといった指標を基準にしてデータを分類する手法です。この手法では、データが特定の基準を超えるか否かに基づき、木の幹から枝分かれするように分岐しながら分類を行います。決定木分析はその簡便さから広く利用されていますが、精度向上のためにはさらなる工夫が求められることもあります。そのため、実際の機械学習では、決定木をさらに発展させたアンサンブル学習が主に利用されています。アンサンブル学習は集合学習とも呼ばれ、複数の決定木を組み合わせることで精度と頑健性を向上させる手法です。具体的な手法としては、バギング、アダブースティング、ランダムフォレストなどが挙げられます。これらの手法は、それぞれ異なるアプローチでモデルの精度を向上させることが可能です。例えば、ランダムフォレストでは、複数の決定木をランダムに生成し、その結果を集計して最終的な分類結果を得ることで、単一の決定木に比べてモデルの頑健性と精度が向上します。このような技術を活用することで、より高度な分析や予測が可能となり、さまざまな実世界の課題に対応することができます。また、Pythonを用いた機械学習の進め方として、既存のライブラリやモジュールを活用することが推奨されています。機械学習の計算過程は非常に複雑であり、0からすべてを構築しようとすると膨大な時間と労力が必要となります。しかし、Pythonには豊富な既存モジュールが用意されており、これを活用することでプログラム作成の手間を大幅に削減できます。さらに、Pythonは無料で利用可能であるため、コスト面でも魅力的です。このような特性から、初心者でも短期間で基礎を習得し、実際のプロジェクトに応用することが可能です。特にscikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリは、初心者からプロフェッショナルまで幅広い層に利用されています。これらを活用すれば、画像認識や自然言語処理などの高度なタスクも比較的短時間で実現可能です。初心者には、参考書やオンライン教材を活用しながら1週間程度の集中学習を行うことが推奨されます。このようなアプローチにより、Pythonを用いた機械学習の基本を理解し、多様な応用分野での実践的なスキルを身につけることができます。