こんにちは三谷です。
今回は、AI(人工知能)の一つ、機械学習においてとても有名なアルゴリズムを紹介したいと思います。
機械学習を行う上で、SVM(サポートベクターマシン)はデータの分類をするためにも重要な手法です。
SVM(サポートベクターマシン)の使い方について徹底解説します！
Scikit-learnを初めて使う方でもわかりやすく解説しますので、是非チャレンジしてみてください。
Scikit-learnについて復習したいという方は、まずはこちらの記事を読んでからこの記事に戻ってきましょう。
SVM(サポートベクターマシン)とは？
SVM(サポートベクターマシン)は、教師あり学習のクラス分類と、回帰のできる機械学習アルゴリズムです。
それぞれSVC(Support Vector Classification)、SVR(Support Vector Regression)と書かれることもあります。
SVM(サポートベクターマシン)は、少ない教師データで高い汎化性能を持てることが特徴で、計算も早く過学習も起こしづらいです。
使い勝手が良いため、今でも様々な分野で活用されているアルゴリズムです。
ただし、データがばらついたり偏ると、計算量が膨大になったり(次元の呪い)、学習が非常に非効率なため、データのサンプル数が多い場合(100,000サンプル以上)はメモリ使用量や実行において難しくなるデメリットがあります。
Scikit-learnを使ったSVMのプログラミング方法が学べるおすすめのセミナー！
AI研究所が開催している、AIエンジニア向けセミナー（３カ月育成ロングコース）は、AIプログラミングを3ヶ月で習得できる、AIエンジニア育成セミナーです。
いつでもどこでも学習できるパソコン、スマホ、タブレット対応のＥラーニング学習の為、自分の都合の良いペースで取り組めます。学習期間の目安は3ヶ月、全12回の講座を動画で視聴しながら自分のペースでしっかり学習できます.
内容は、今回の記事でご紹介するScikit-learnを使ったSVMのプログラミング方法はもちろんのこと、AI基礎知識から、実務で使えるAIの実装技術と活用術までをも習得できるおすすめのセミナーです！
もちろん非エンジニアの方でも、ゼロからプログラムの実装方法を学ぶことができます。
AIエンジニア向けセミナーの詳細はこちら
SVM(サポートベクターマシン)の仕組みを解説
SVM(サポートベクターマシン)は、パーセプトロンに「カーネル関数」と「マージン最大化」を加えて次元を増やすことで、非線形の分割を線形に分割できるようにしているアルゴリズムです。
SVM(サポートベクターマシン)を解説していく上で、「カーネル関数」と「マージン最大化」は重要な概念です。
境界に最も近いサンプルとの距離（マージン）が最大となるような超平面で分離する計算をしています。
言葉だけで説明していると難しいと思いますのでひとつずつ紐解いていきましょう。
線形のモデルの解決方法
このようなデータを用意してみました。
まずは、下に用意した図を観てください。
図にプロットしてあるオレンジの点と青い点を分類する問題があると考えてください。
これらの点を学習することで、いい感じにオレンジと青を分類できるようになったモデルは、新しい点が打たれた際にその点が青なのかオレンジなのかを当てることができるようになるはずです。
この考え方が基本的なクラス分類問題の考え方です。
一番シンプルな分類問題の解決方法は、線形モデルと言われるものです。
線形モデルはこの2つの点を分類するのに、直線を引くことで分けようとすると思ってください。
データ分類のために線を引けば、分類線以上のデータと分類線以下のデータに分類することができます。
単純に分類すべきデータが2つに分かれていれば線形分離は容易にできます。
しかし、今回のデータでは直線では分離することはできません。
なぜなら、無理に線を引こうとすると図の通り、青い丸とオレンジの三角のいデータに被ってしまうからです。
無理やり線を引いても、オレンジと青は分離できません。
このことを、線形分離できない、といいます。
カーネル関数の考え方とは？
そこで、このような分離をうまくできるように、まず「カーネル関数」
という考え方が使われます。
カーネル関数とは、非線形の特徴量をデータ表現に加えることで次元を増やし、分離をする際に使用されるアルゴリズムです。
入力の特徴量を拡張する意味で、2番めの特徴量の2乗を新しい特徴量として加えてみます。
先ほどまで平面でしか表現できなかったデータが、立体的に表現できるようになりました。
以下の図を確認してください。
こうすると、先程まで直線によって分離できなかった問題が、「平面」によって分離できるようになります。
このように、入力特徴量の次元を増やして線形分離できるようにしたのが、SVM(サポートベクターマシン)の基本的な考え方です。
このカーネル関数を適用すると、平面では線形分離できなかったデータが線形分離できるようになります。
しかし、カーネル関数を導入すると、実際にデータポイントの拡張を計算し始めますので、高次元で計算量が多くなりすぎる問題が発生します。
そのため、数学的に解決するカーネルトリックという手法が用いられる事が多いです。
Scikit-learnを使ったSVMのプログラミング方法が学べるAIエンジニア向けセミナーはこちら
SVM(サポートベクターマシン)の特徴マージン最大化について解説
SVM(サポートベクターマシン)のもう一つの特徴、「マージン最大化」についてもご紹介しておきましょう。
例えばこのようなデータを赤と青の点に分けることを考えます。
直線の引き方は幾通りも考えられるのがおわかりいただけますでしょうか。
どちらの線でも、2つの点を分類できています。
つまり、データを分類できる線形は幾通りも引けてしまうのです。
場合によっては、三角のデータに近い線が引けてしまいますし、逆に丸のデータに近い線も引けてしまいます。
そうなると、データに偏りができてしまいます。
マージンとは線形分離する線からデータまでの距離
最終的にほしい分離の線は、「新しい青または赤の点が入力されたときに、正しく(汎用的に)赤か青かを分類できる線」ですので、どちらのほうがいい線なのかを考える必要があります。
このときに使われるのが、「マージン」という考え方です。マージンとは、線形分離する線からそれぞれのデータまでの距離です。
このマージンが最大化するように分離の線を決めることをマージン最大化と呼びます。
ちなみに、一番近いデータ点を「サポートベクトル」と言います。
このような考え方で分離が行われるため、ディープラーニングで使われるニューラルネットワークに比べると、少ないデータでも汎用性が高い、つまり汎化性能が高いモデルができるのがSVM(サポートベクターマシン)の特徴となっているのです。
SVM(サポートベクターマシン)の特徴や考え方を簡単に解説している動画もありますのでぜひ参考にしてください。
Scikit-learnでSVM(サポートベクターマシン)を実装する方法
ここからは、Scikit-learnで、実際にSVM(サポートベクターマシン)を試してみましょう。
インストールがまだの方は、インストールしてみてください。
Pythonの機械学習ライブラリなので誰でも無料で利用可能です。
Pythonの機能を把握したい場合はこちらの記事を参考にしてください。
Scikit-learnの実装方法について学ぼう
[Create New Project]で新しいプロジェクトを作成します。
Locationに「opencv」と入力し[Create]をクリックします。Pycharmでは、プロジェクトという単位でプログラムを管理することができます。プロジェクトは、指定したLocationのディレクトリに作られたフォルダです。
ダイアログボックスから「Python File」を選びます。
「Name」に「svm.py」と入力し[OK]をクリックします。
ライブラリをインポートします。
from sklearn import datasetsfrom sklearn import svmimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import metrics
こちらは、デフォルト(default)画面です。
上から、データセットのインポート、SVM(サポートベクターマシン)のインポート、グラフ描画用ライブラリのmatplotlibのインポート、結果を混同行列として確認するためのmetricsのインポートです。
データの準備と可視化
今回は、手書の数字が含まれたMNISTデータセットを利用します。
#データの準備digits = datasets.load_digits()n_samples = len(digits.data)print("データ数：{}".format(n_samples))#データの可視化images_and_labels= list(zip(digits.images, digits.target))for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:10]): plt.subplot(2, 5, index + 1) plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') plt.axis('off') plt.title('Training: %i'% label)plt.show()MNISTとは、Mixed National Institute of Standards and Technology databaseの略で、0～9までの手書きの数字画像が含まれたデータセットです。
学習用のデータが60,000個、テスト用のデータが10,000個の、合計70,000個の手書き文字データが含まれています。
datasets.load_digits()で、簡単にMNISTデータセットを呼び出すことができます。
最後のfor文は、1797データが含まれているデータセットのうち、始めの10個だけをビジュアライズするコードになっています。
ここまで実行してみると、以下のような出力になるはずです。
SVM(サポートベクターマシン)の設定
いよいよここからSVM(サポートベクターマシン)の設定です。
# SVM の読み込みclf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
gammaとCが、調整が必要なハイパーパラメーターです。
gammaは、高次元空間へのマップ方法である放射基底関数(RBF：radial basis function)カーネルとも呼ばれるガウシアンカーネルの計算時に使用される、幅を制御する調整用のパラメーターです。gammaが小さいとガウシアンカーネルの直径が大きくなり、多くの点を近いと判断するようになり、gammaが大きいとデータポイントを重視するようになり、モデルがどんどん複雑になります。
Cは、正則化パラメーターです。これは、誤分類をどれだけ許容するかを決めるパラメーターで、大きく設定するほど誤分類をしないように分離が行われます。
Scikit-learnを使ったSVMのプログラミング方法が学べるAIエンジニア向けセミナーはこちら
学習を実行するコードの記述
学習を実行するコードを記述します。
今回は、全データの60%を使用して学習を行いました。
# 60%のデータで学習実行clf.fit(digits.data[:int(n_samples * 6 / 10)], digits.target[:int(n_samples * 6 / 10)])
なんと、1行で済んでしまいます！
Scikit-learnにはSVM(サポートベクターマシン)のアルゴリズムが既に実装されているため、複雑な計算式は書かなくても、ハイパーパラメーターと学習実行さえ行えば機械学習ができるようになっているのです。
clf.fit(入力データ, ラベルデータ)と指定することで学習が実行されます。
残っている40%のデータを使って、テストを実行するコードを記述します。
# 40%のデータでテストexpected = digits.target[int(n_samples *-4 / 10):]predicted = clf.predict(digits.data[int(n_samples *-4 / 10):])print("Classification report for classifier %s:¥n%s¥n"% (clf,metrics.classification_report(expected, predicted)))print("Confusion matrix:¥n%s" % metrics.confusion_matrix(expected, predicted))実行すると、以下のような表が表示されます。
この表は、Scikit-learnで用意されているmetrics機能を使用したもので、学習済みモデルの評価ができます。
学習済みモデルが予測をした結果がどの程度の評価で認識できているかを示してくれます。
また、下に表示されるのは混同行列(Confusion Matrix)です。行(正解ラベル)に0～9の手書き数字、列(予測ラベル)にも0～9の手書き数字があるとして、正解数が表示されます。
例えば、2行目を確認すると、1という手書き数字に対して1と予測したものが70個あり、2と間違えてしまったものが1個、8と間違えてしまったのが2個ある、という意味になります。
予測結果の可視化
こちらは必須ではないですが、予測結果を可視化してみます。
#予測結果を可視化images_and_predictions = list(zip(digits.images[int(n_samples *-4 / 10):], predicted))for index,(image, prediction) in enumerate(images_and_predictions[:12]): plt.subplot(3, 4, index + 1) plt.axis('off') plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') plt.title('Prediction: %i' % prediction)plt.show()出力結果は以下のようになります。
Scikit-learnでは、SVM(サポートベクターマシン)によるデータ分類のため、数多くのデータ呼び出し、さらにデータの整理もしなければいけません。
混乱してしまうこともあるかもしれませんのでタブ(Tab)を上手く利用して、自分自身が解りやすいように整理するようにしましょう。
SVMとは まとめ
いかがだったでしょうか？
単純なモデルでしたが、Scikit-learnのSVM(サポートベクターマシン)を使ったクラス分類の方法をご理解いただけたのではないでしょうか。
SVM(サポートベクターマシン)は、「カーネル関数」と「マージン最大化」の概念を理解すれば、機械的にデータを入力していくだけです。
まずは、「カーネル関数」と「マージン最大化」の考え方を理解しましょう。
ハイパーパラメーターの調整など、是非いろいろ試してみてください。
AI初心者におすすめのセミナー
自分でAIのことを学ぼうにもAIの作り方が全く分からない！AIの仕組みやプログラミングの基礎も知らないからどこから手をつけたらいいかわからない！なんて時もあると思います。
独学があまり好きじゃない、上手くいかないと言う人は手っ取り早くAIの講座を受けてしまうのもおすすめです！
AIは一見初心者向けの講座なんてなさそうですが、全くAIが分からない人でも受けれる講座があるんです！
私のイチオシのAI講座は…
- AIプログラミングの講座を受けたい場合 → AIエンジニア向けセミナー
- ノーコードでAIを作る講座を受けたい場合 → AIビジネス活用セミナー
- AIの資格対策講座を受けたい場合 → E資格対策短期集中講座
こちらの3つが主におすすめのAI講座になっています！
まず、先述でご紹介したように、AIエンジニア向けセミナーは、AIプログラミングを3ヶ月で習得できる、AIエンジニア育成セミナーです。いつでもどこでも学習できるパソコン、スマホ、タブレット対応のＥラーニング学習となっており、学習期間の目安は3ヶ月、全12回の講座を動画で視聴しながら自分のペースでしっかり学習できます。
プログラミング手法、基礎AIの実装から応用AIの実装までを学び、ライブラリの使い方も学べるのでAIモデルが使えるようになります。最終的には、高度なデータ処理をも学ぶことでAIプログラミングマスターを目指すカリキュラムです。
次に、AIビジネスセミナーは、AIの仕組みや作り方、ビジネスでAIを活用する方法を1日で学ぶことができるセミナーです。
1日のセミナーを通して自由にAIプロジェクトを進められるようになるため、AIプロジェクトのマネージャーなどにおすすめのセミナーです！
最後に、JDLA認定のE資格対策講座を受けたい場合、、AI研究所が開催しているE資格対策短期集中講座は、最短でE資格の合格を目指すセミナーです。
E資格試験の受験資格を得るためには、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定したプログラムの受講修了が必須となります。
日本ディープラーニング協会にて規定されている出題範囲をすべてカバーしているセミナーなので、常に最新のE資格に完全対応しており、試験対策を中心に、E資格に合格するためのポイントを絞って学習できます。
本講座を修了することで、E資格の受験資格を短期間で確実に取得することができます。
どのセミナーも初心者向けで、AIが全く分からなくても受けられる講座とのことなので安心です。
しかも最後には資格が取れるほどの経験までさせてくれるので、初心者から成りあがるにはセミナーが一番手っ取り早いです。
この機会にセミナーを受講してみてはいかがでしょうか？
最後まで読んで頂き、ありがとうございました。
