とある機械学習の憂鬱

​ From:山極綾子

​

ご主人様から言い渡された指令。

「この中から犬の画像を探せ」

でも、僕には「犬」が何か、よくわからない。

何が犬で、何が犬じゃないのか。

目の前には100万枚以上の画像データがあるけれど、そもそも何から学んでいいのか分からない。

どうしよう…。

機械学習はあくまで、手元にあるデータのルールを学習するにすぎません。

画像のデータが何万枚あっても、それが何を表しているかを学習することはできず。

人間が「これは犬」「これは猫」と答えを教えてあげることで、

ようやく種類を推定するためのルールを学習することができます。

というわけで、ご主人様である私は適当に目についた犬の画像に、

「犬である」「犬ではない」というラベルを付けることにしました。

よくわかったよご主人様！

犬っていうのは、耳が垂れていて、目が二つあって、黒くて、

全体的にふさふさしている生き物なんだね！

さらなる落とし穴が機械くんを襲います。

なんと、私が「犬である」とラベルを付けた画像は全て、特定の犬の写真だけだったようです。

名前順で上に来ていた画像だけを見てしまったがために、

ラベルの付け方がかなり偏ってしまったのです。

でも、全ての画像にラベルを付けるだなんて、100万枚も画像があるのに、

そんなことは到底無理です。

どうすれば効率よく機械くんに「犬とはなんぞや」を教えられるんだ…！

そんな悩みを解決するための手法として、能動学習と呼ばれるものがあります。

能動学習はその名の通り、能動的に、学習を進めていきます。

具体的には、モデルの学習に有用であると考えられるデータに、

能動的にラベルを付与することで、より効率よく学習を進めることを目指す機械学習の手法です。

例えば犬の例で言えば、様々な犬種の犬にラベルを付けたり、

様々な角度から撮影された画像にラベルを付けることで、

効率よく「犬」の特徴を探ることができます。

データにラベルを付けるには、人間の目で見たり、実験をしたり、

多大な労力がかかります。

無駄なデータばかりで機械学習が何も学習できない…。

そんな状況を避けるためにも、効率よくデータ（とそのラベル）を集める方法が

注目されるのは、当然のことなのかもしれません。

山極綾子

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