データサイエンスの基本【前処理・モデル化・最適化】

AIで必要な知識

(2024年4月21日改定)電気、インターネット、AIと時代を変えるインフラが登場します。株式市場が過剰に反応したり。そんな中でAIで世界がどう変わるか不確実な前提で議論が進みます。稼働エネルギーの問題、Googleやアマゾンの思惑、教育の現場での問題解決が大事ですね!!

AIに関心を持ち関連知識を広げていくと、自然にデータサイエンスの知識がついてきます。その時に知識の整理、拡充は有益だと思えますので本稿でまとめます。

AIやデータサイエンスに関する知識を整理し、拡充することは非常に有益です。データサイエンスの世界を活用できれば、新しい知見を得たりします。

また、気づかなかった傾向を言語化出来ます。

その有益故に実用化が進んでいます。宝探し風にデータマイニングという言葉さえ使います。ゲノム解析や接客業、金融業で実用化が進んでいます。更には囲碁、チェス、将棋での成果も出ています。

以下は、それらの分野に関する知識を整理してまとめるためのガイドラインです。

基本概念の理解：

AIとは何か、機械学習やディープラーニングの基本原理を理解しましょう。

データサイエンスの基礎概念や手法、統計学の基本なども押さえておくと良いでしょう。

学習リソースの選定：

オンラインのコースや書籍、動画などから学習リソースを選定しましょう。有名なプラットフォームや大学のオンラインコースも参考になります。

AIやデータサイエンスの専門家によるブログやポッドキャストも参考になります。

手を動かす：

理論を学んだら、実際に手を動かしてみましょう。プログラミング言語（Pythonなど）やデータ解析ツール（R、Jupyter Notebookなど）を使って、実際のデータを扱ってみることが重要です。

プロジェクトの実践：

学んだ知識を活かして、実際のプロジェクトに取り組んでみましょう。自分でデータを収集し、前処理し、モデルを構築して結果を分析することで、理解が深まります。

コミュニティへの参加：

オンラインのコミュニティやフォーラムに参加して、他の人との交流を図りましょう。質問をすることで新たな知識を得ることができますし、他の人のプロジェクトやコードを見ることで学びの幅が広がります。

定期的な学習と更新：

AIやデータサイエンスは急速に進化していますので、定期的に最新のトピックや技術を学習し、自分の知識を更新することが重要です。

これらのステップを踏んで知識を整理し、拡充していくことで、AIやデータサイエンスの分野でより深い理解を得ることができます。また、実践を通じて得た知見を積極的に共有し、コミュニティに貢献することも大切です。

参考としたのはOHM社発行の
「これだけは知っておきたいデータサイエンスの基本が分かる本(鈴木孝弘著)」　　です。

前処理とモデル化最適化

まず一番にデータ処理ですることは収集したデータ(生データ)から情報を取り出していく作業です。時系列のデータを視覚化したり整理したりして標準化します。

データを使える形にするのです。

音、画像の情報にフィルタをかけて必要十分な量のデータにします。そしてモデル化して処理方針を決めていきます。具体的には、以下のような作業が含まれます：

教師あり無しの認識

データサイエンスにおける教師あり学習と教師なし学習の認識の具体例を項目別に挙げます。

教師あり学習

1. データの入力と出力
   • 入力: 画像、テキスト、音声、数値データなど
   • 出力: クラスラベル、数値、カテゴリーなど
2. タスク
   • 例: 分類、回帰、異常検知、クラスタリング
3. 具体例
   • ニュース記事の分類: ニュース記事の本文を入力し、カテゴリー（政治、スポーツ、エンターテイメントなど）を出力する
   • 住宅価格の予測: 物件の特徴（広さ、地理的位置、設備など）を入力し、価格を出力する

教師なし学習

1. データの入力
   • 入力: 画像、テキスト、音声、数値データなど
2. タスク
   • クラスタリング、次元削減、異常検知、関連性の発見
3. 具体例
   • 類似商品のクラスタリング: 購買履歴データから商品の特徴を抽出し、類似した商品をグループ化する
   • ユーザーのセグメンテーション: ユーザーの行動パターン（購買履歴、ウェブページの訪問履歴など）を解析して、類似した行動パターンを持つユーザーをグループ化する

その他の違い

• ラベルの有無: 教師あり学習では正解ラベルが与えられますが、教師なし学習ではラベルがありません。
• 学習アルゴリズム: 教師あり学習では分類や回帰などのアルゴリズムが使われますが、教師なし学習ではクラスタリングや次元削減などのアルゴリズムが使われます。
• タスクの目的: 教師あり学習は主に予測や分類のために使用され、教師なし学習はデータの構造やパターンの理解のために使用されます。

多変量解析での相関

一見別々の情報が関連していることがあります。有名な米国スーパーでの事例はオムツを買いに来た人は(ついで)にビールを買うという話です。男性心理として納得もできますね。せっかく車を出したついでに、です。

このような事例は多くの場面で見られます。この現象は「ついで買い」として知られており、消費心理学やマーケティングの分野で広く研究されています。

「ついで買い」は、本来の目的やニーズとは関係のない商品を購入する行動を指します。例えば、スーパーでオムツを買いに来た顧客が、ついでにビールやスナックを購入することがあります。これは、店内での商品配置やセールスプロモーション、または顧客の心理的要因などによって引き起こされることがあります。

男性心理としての理解もあります。例えば、車を出した際に、効率を重視して複数の買い物を一度に済ませようとする傾向があることや、特に休日や特別なイベントの際にはリラックスした気分で買い物を楽しむことができるため、ついで買いが増えることもあります。

マーケティング戦略として、商品の配置やプロモーションを工夫することで、顧客についで買いを促す効果を狙うことがあります。例えば、関連性の高い商品を一緒に並べたり、セールやバンドル販売を行ったりすることで、ついで買いが促進されることがあります。

多変量解析での回帰分析

得られた結果同士の相関を考える以外に、説明変数と目的変数を設定してデータ解析する手法があります。

数値データとカテゴリーデータに分けて考えていくと、説明変数と目的変数での使われ方によって以下手法が分類されます。

数値データとカテゴリーデータに分けて、説明変数と目的変数での使われ方によって手法が分類されるとした場合、以下の手法が考えられます。

1. 重回帰分析（Multiple Regression Analysis）：
   • 数値データを説明変数として用い、数値データの目的変数を予測する手法。
   • 説明変数が1つ以上の数値データであり、目的変数も数値データの場合に適用される。
   • 複数の説明変数を同時に考慮し、それらが目的変数に与える影響を調べることができる。
2. 判別分析（Discriminant Analysis）：
   • カテゴリーデータを説明変数として用い、数値データの目的変数を予測する手法。
   • 説明変数がカテゴリーデータであり、目的変数が数値データの場合に適用される。
   • グループ間の違いを最大化し、グループ内のばらつきを最小化するように、説明変数を利用して目的変数を予測する。
3. 数量化Ⅱ類（Quantification Type II）：
   • 数値データを説明変数として用い、カテゴリーデータの目的変数を予測する手法。
   • 説明変数が数値データであり、目的変数がカテゴリーデータの場合に適用される。
   • 数値データをもとに、カテゴリーデータのレベルやクラスを推定する手法。

これらの手法は、データの性質や予測したい目的変数の種類に応じて選択されます。

多変量解析でのアルゴリズム

多変量解析は、複数の変数が相互に関連しているデータセットを分析するための統計手法の総称です。多変量解析にはさまざまなアルゴリズムや手法があります。その中でもよく使われる代表的なアルゴリズムを以下に挙げます。

1. 主成分分析 (PCA): 主成分分析は、多変量データをより少ない数の新しい変数（主成分）に圧縮する手法です。これにより、元のデータの情報を保持しながら、データの次元を削減しやすくなります。
2. 因子分析 (Factor Analysis): 因子分析は、観測された変数間の共通因子を見つけ出す手法です。共通因子は、データ内の変動の大部分を説明する変数のグループです。因子分析は、データの潜在的な構造を理解し、データの次元削減にも使用されます。
3. クラスター分析 (Cluster Analysis): クラスター分析は、データを類似したグループやクラスターに分割する手法です。これにより、データ内のパターンや構造を特定することができます。クラスター分析は、顧客セグメンテーション、画像処理、自然言語処理などの様々な分野で使用されます。
4. 判別分析 (Discriminant Analysis): 判別分析は、異なるグループやカテゴリー間の差異を最大化する変数を見つけ出す手法です。これにより、データを最もよく分ける変数を見つけ出し、異なるグループを最も適切に分類することができます。
5. 多変量回帰分析 (Multivariate Regression Analysis): 多変量回帰分析は、複数の説明変数が一つまたは複数の目的変数にどのように影響を与えるかを調査する手法です。一般的な単変量回帰分析の拡張であり、複数の相関を考慮に入れることができます。

これらは一部の代表的な多変量解析手法ですが、さらに多くの手法やアルゴリズムが存在します。適切な手法の選択は、データの性質や解析の目的によって異なります。

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