あなたが知らない機械学習の 5 つの流派

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的なプログラミングを行わずにコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。

1. 記号学派

象徴主義は、象徴主義としても知られ、論理的推論と知識の表現のための記号の使用を強調します。この学派は、学習とは既存の知識とルールを使用して哲学、心理学、論理から洞察を求める逆演繹のプロセスであると信じています。 記号論の起源は、初期の哲学者、論理学者、心理学者が記号の使用を通じて認知を研究した古代にまで遡ることができます。しかし、真に体系的な記号論は、主に作家、芸術家、哲学者のグループによって推進された 19 世紀後半から 20 世紀初頭にフランス文化で始まりました

• 代表的な人物

ハーバート・ハーバート・サイモン: 創始者の一人記号学派の彼は、アレン・ニューウェルと共同で一般問題解決装置 (GPS) の概念を提案しました。

アレン・ニューウェル: 記号学派の創始者の一人で、彼とハーバート・サイモンは共同で一般問題解決装置 (GPS) の概念を提案しました。

ジョン・マッカーシー: ジョン・マッカーシーは、人工知能分野の先駆者の一人であり、記号学派の代表者です。彼は 1956 年に「人工知能」という用語を提案し、象徴主義研究の重要なツールとなった LISP プログラミング言語を開発しました。マッカーシーの研究は主に論理的推論と知識表現に焦点を当てており、コンピューターはシンボルを通じて人間の思考プロセスをシミュレートできると信じていました。

マービン・リー・ミンスキー: MIT人工知能研究所の創設者の1人であり、フレームワーク理論を提唱し、人工知能の分野に多大な貢献をしました。 マービン ミンスキーは、一流のコンピューター科学者であり認知科学者です。彼は 1950 年代に人工知能の研究を始め、この分野の先駆者の 1 人になりました。彼の研究対象

• 主なアルゴリズム

帰納的論理プログラミング (ILP) は、逆推論手法です。逆推論は通常、論理推論を使用して、特定の例から一般的な規則を抽出することによって知識を発見します。

2. コネクショニズムスクール

コネクショニズムとも呼ばれるコネクショニズムは、神経科学と物理学に触発されており、脳の逆分析とニューラルネットワークの構造と機能のシミュレーションに重点を置いています。この学派は、知能は多数の単純なユニット (ニューロン) 間の接続と相互作用を通じて生じると考えています。 この理論では、ニューロン間の接続と相互作用をシミュレーションすることで、知的な動作を生み出すことができると考えられています。この接続と相互作用は、単純なユニット (ニューロン) 間の接続を通じて実現されます。ニューラル ネットワークの接続の強さと重みを調整することで、人間の脳のニューロン間の接続と情報伝達をシミュレートできます。 コネクトミクスの主な利点の 1 つは、多数の単純なユニットを通じて知能を生成できることです

• 代表者

Yann LeCun は、コンピューター ビジョン用の畳み込みニューラル ネットワークを開発し、その応用に成功した優れた科学者です手書きの数字認識などのタスク。 LeCun 氏の研究は、実用化におけるディープラーニングの開発を大きく促進しました。

ジェフリー・ヒントン: 深層学習の先駆者であり、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や深層信念ネットワーク (DBN) などの重要なアーキテクチャを提案しました。

Yoshua Bengio: 深層学習の先駆者であり、長短期記憶 (LSTM) ネットワークなどの重要なアーキテクチャを提案しました。

David Rumelhart: 心理学者であり、並列分散処理 (PDP) モデルの創設者の 1 人であり、バックプロパゲーション アルゴリズムを提案しました。

フランク・ローゼンブラット: 心理学者でありパーセプトロンの発明者であり、パーセプトロン学習アルゴリズムを提案しました。

• 主なアルゴリズム

接続スクールの主なアルゴリズムはバックプロパゲーションです。バックプロパゲーションは、損失関数の勾配を計算することによってニューラル ネットワークの重みを更新するアルゴリズムであり、ディープ ニューラル ネットワークのトレーニング効率を大幅に向上させます。

3. 進化的計算

進化的計算は、遺伝学と進化生物学にインスピレーションを受けており、生物学的進化のプロセスをシミュレートすることによって学習と最適化を行います。この学校の中心的なアイデアは、選択、交叉、突然変異などの遺伝的操作を使用して、コンピューター上で生物学的進化のプロセスをシミュレートし、問題に対する最適な解決策を見つけることです。

• 代表人物

ジョン・ホランド

ジョン・ホランドは、1960年代に遺伝的アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム）を提案した進化的コンピューティングの分野の先駆者です。ホランドの研究は進化計算の基礎を築き、彼の遺伝的アルゴリズムは自然選択と遺伝的操作を使用して複雑な最適化問題を解決しました。

David E. Goldberg

David E. Goldberg は、遺伝的アルゴリズムの研究と応用において重要な貢献をしてきました。彼の著書『遺伝的アルゴリズム』では、この分野で広く注目され発展を遂げている遺伝的アルゴリズムの理論と応用が詳しく紹介されています。

• 主要なアルゴリズム

進化学派の主要なアルゴリズムは遺伝的プログラミング (GP) です。遺伝的プログラミングは、進化的コンピューティング技術を使用してコンピューター プログラムを自動的に生成するアルゴリズムであり、生物学的進化のプロセスをシミュレートすることで、特定の問題を解決するためにプログラムを徐々に最適化します。

4. ベイズ主義

ベイズ主義は統計に基づいており、学習は確率的推論のプロセスであると信じています。この学派はベイズの定理を利用して、事前確率分布を更新することで学習と推論を実行します。

• 代表的な人物

トーマス・ベイズ

トーマス・ベイズは、ベイズ推論の基礎となったイギリスの数学者です。ベイズ自身は機械学習の研究には直接関与していませんでしたが、彼の研究はベイズ学派の形成と発展にとって非常に重要な意味を持ちました。

Judea Pearl

Judea Pearl は、ベイジアン ネットワークと因果推論に多大な貢献をしてきました。彼の開発したベイジアン ネットワークは、複雑なシステムにおける確率的推論をより効率的かつ直観的にする重要なツールです。パールの研究は、人工知能と統計の両方に大きな影響を与えました。

• 主なアルゴリズム

ベイジアン学派の主なアルゴリズムはベイズ推論です。ベイジアン推論は、事後確率を計算することによって予測と決定を行い、不確実性と複雑なシステムを扱う際に大きな利点があります。

5. アナロジーの学校

アナロジーは類似性判断の外挿を通じて学習し、心理学と数学的最適化の影響を受けます。この学派は、新しい知識を発見して問題を解決するために、既知の例からの類推を重視します。

• 代表人物

ウラジミール・ヴァプニク

ウラジミール・ヴァプニクは、アナロジー学派の重要な代表者の一人であり、彼とアリ・アレクセイ・チェルボネンキスはサポート・ベクター・マシン(SVM)を共同提案しました。サポート ベクター マシンは、統計学習理論に基づいた教師あり学習手法であり、分類および回帰問題で広く使用されています。

Tom Michael Mitchell

Tom Michael Mitchell は機械学習の分野で多大な貢献をしており、彼の著書「Machine Learning」はこの分野の重要な教科書です。アナロジー学習と帰納的論理プログラミングに関するコワルスキーの研究は、アナロジー学派の発展に重要な理論的裏付けを提供しました。

• 主なアルゴリズム

アナロジースクールの主なアルゴリズムはサポートベクターマシン(SVM)です。サポート ベクター マシンは、異なるカテゴリ間の分離を最大化する超平面を構築することによって分類タスクを実装します。高次元データ空間では、SVM は優れたパフォーマンスを発揮し、複雑なパターン認識問題に特に適しています。

6. 機械学習の主要な5つのスクールの比較

スクール	代表	主なアイデア	主なアルゴリズム	応用分野
象徴主義	ハーバート サイモン、アラン ニューウェル アー、ジョン マッカーシー、マーヴィンリー・ミンスキー	学習は記号操作のプロセス	逆演繹	知識表現、自然言語処理
コネクションスクール	ジャン・ルカン、ジェフリー・ヒントン、ジョシュア・ベンジオ、デヴィッド・ルンメルハート、フランク・ローゼンブラット	学習は脳のニューラルネットワークをシミュレートするプロセスです	逆伝播	画像認識、音声認識、自然言語処理
進化学校	ジョン・ホランド、デイビッド・ゴールドバーグ	学習は生物進化をシミュレートするプロセス	遺伝的アルゴリズム、進化戦略	ロボット制御と最適化問題解決
ベイズ派	トーマス・ベイズ、ユダヤ・パール	学習は確率的推論のプロセスです	ベイズの定理	スパムフィルタリング、医療診断、情報検索
アナロジースクール	ウラジミール・ヴァプニク、トム・マイケル・ミッチェル	学習は類似性判断の外挿によるプロセス	類推に基づく学習アルゴリズム	レコメンデーションシステム、事例推論、機械翻訳

7. まとめ

機械学習の 5 つの主要な流派には、異なる視点と理論的基盤から独自の特徴があります。 開始して、さまざまな複雑な学習問題を解決してください。記号論学派は論理的推論と知識表現を重視し、コネクショニスト学派はニューラルネットワークの構造と機能をシミュレートし、進化学派は生物学的進化プロセスを最適化に使用し、ベイズ学派は確率的推論を通じて不確実性を処理し、類推学派は類似性の判断。各学派にはそれぞれの代表者と主要なアルゴリズムがあり、その貢献によって共同して機械学習分野の発展と進歩が促進されます。

これら5つの流派は理論や手法に違いはありますが、相互に排他的ではなく、補完し統合することができます。実際の応用では、研究者は多くの場合、複雑で変わりやすい問題に対処するために複数の方法を組み合わせます。テクノロジーの発展と学際的な研究の深化に伴い、機械学習は人工知能のあらゆる側面で重要な役割を果たし続け、さらなる革新と画期的な進歩をもたらします。

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