機(jī)械學(xué)習(xí)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學(xué)習(xí)して能力を向上させる機(jī)能を提供します。機(jī)械學(xué)習(xí)は、畫像認(rèn)識(shí)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(jī)械學(xué)習(xí)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(jī)械學(xué)習(xí)の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な學(xué)派は、象徴學(xué)派、コネクショニスト學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、ベイジアン學(xué)派、およびアナロジー學(xué)派です。

1. 記號(hào)學(xué)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(shí)の表現(xiàn)のための記號(hào)の使用を強(qiáng)調(diào)します。この學(xué)派は、學(xué)習(xí)とは既存の知識(shí)とルールを使用して哲學(xué)、心理學(xué)、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。 記號(hào)論の起源は、初期の哲學(xué)者、論理學(xué)者、心理學(xué)者が記號(hào)の使用を通じて認(rèn)知を研究した古代にまで遡ることができます。しかし、真に體系的な記號(hào)論は、主に作家、蕓術(shù)家、哲學(xué)者のグループによって推進(jìn)された 19 世紀(jì)後半から 20 世紀(jì)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(chuàng)始者の一人記號(hào)學(xué)派の彼は、アレン?ニューウェルと共同で一般問題解決裝置 (GPS) の概念を提案しました。

アレン?ニューウェル: 記號(hào)學(xué)派の創(chuàng)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裝置 (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、記號(hào)學(xué)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(shí)表現(xiàn)に焦點(diǎn)を當(dāng)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(chuàng)設(shè)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獻(xiàn)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學(xué)者であり認(rèn)知科學(xué)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(guī)則を抽出することによって知識(shí)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、神経科學(xué)と物理學(xué)に觸発されており、脳の逆分析とニューラルネットワークの構(gòu)造と機(jī)能のシミュレーションに重點(diǎn)を置いています。この學(xué)派は、知能は多數(shù)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(dòng)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(xiàn)されます。ニューラル ネットワークの接続の強(qiáng)さと重みを調(diào)整することで、人間の脳のニューロン間の接続と情報(bào)伝達(dá)をシミュレートできます。 コネクトミクスの主な利點(diǎn)の 1 つは、多數(shù)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(yōu)れた科學(xué)者です手書きの數(shù)字認(rèn)識(shí)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(jìn)しました。

ジェフリー?ヒントン: 深層學(xué)習(xí)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: 深層學(xué)習(xí)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: 心理學(xué)者であり、並列分散処理 (PDP) モデルの創(chuàng)設(shè)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: 心理學(xué)者でありパーセプトロンの発明者であり、パーセプトロン學(xué)習(xí)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、損失関數(shù)の勾配を計(jì)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(jìn)化的計(jì)算

進(jìn)化的計(jì)算は、遺伝學(xué)と進(jìn)化生物學(xué)にインスピレーションを受けており、生物學(xué)的進(jìn)化のプロセスをシミュレートすることによって學(xué)習(xí)と最適化を行います。この學(xué)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學(xué)的進(jìn)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(jìn)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(jìn)化計(jì)算の基礎(chǔ)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獻(xiàn)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(jìn)化學(xué)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(jìn)化的コンピューティング技術(shù)を使用してコンピューター プログラムを自動(dòng)的に生成するアルゴリズムであり、生物學(xué)的進(jìn)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(tǒng)計(jì)に基づいており、學(xué)習(xí)は確率的推論のプロセスであると信じています。この學(xué)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學(xué)習(xí)と推論を?qū)g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(chǔ)となったイギリスの數(shù)學(xué)者です。ベイズ自身は機(jī)械學(xué)習(xí)の研究には直接関與していませんでしたが、彼の研究はベイズ學(xué)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獻(xiàn)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(tǒng)計(jì)の両方に大きな影響を與えました。

• 主なアルゴリズム

ベイジアン學(xué)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(jì)算することによって予測(cè)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點(diǎn)があります。

5. アナロジーの學(xué)校

アナロジーは類似性判斷の外挿を通じて學(xué)習(xí)し、心理學(xué)と數(shù)學(xué)的最適化の影響を受けます。この學(xué)派は、新しい知識(shí)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、アナロジー學(xué)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(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論に基づいた教師あり學(xué)習(xí)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(jī)械學(xué)習(xí)の分野で多大な貢獻(xiàn)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。アナロジー學(xué)習(xí)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、アナロジー學(xué)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(gòu)築することによって分類タスクを?qū)g裝します。高次元データ空間では、SVM は優(yōu)れたパフォーマンスを発揮し、複雑なパターン認(rèn)識(shí)問題に特に適しています。

6. 機(jī)械學(xué)習(xí)の主要な5つのスクールの比較

7. まとめ

機(jī)械學(xué)習(xí)の 5 つの主要な流派には、異なる視點(diǎn)と理論的基盤から獨(dú)自の特徴があります。 開始して、さまざまな複雑な學(xué)習(xí)問題を解決してください。記號(hào)論學(xué)派は論理的推論と知識(shí)表現(xiàn)を重視し、コネクショニスト學(xué)派はニューラルネットワークの構(gòu)造と機(jī)能をシミュレートし、進(jìn)化學(xué)派は生物學(xué)的進(jìn)化プロセスを最適化に使用し、ベイズ學(xué)派は確率的推論を通じて不確実性を処理し、類推學(xué)派は類似性の判斷。各學(xué)派にはそれぞれの代表者と主要なアルゴリズムがあり、その貢獻(xiàn)によって共同して機(jī)械學(xué)習(xí)分野の発展と進(jìn)歩が促進(jìn)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(bǔ)完し統(tǒng)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(chǎng)合、複雑で変わりやすい問題に対処するために複數(shù)の方法を組み合わせます。テクノロジーの発展と學(xué)際的な研究の深化に伴い、機(jī)械學(xué)習(xí)は人工知能のあらゆる側(cè)面で重要な役割を果たし続け、さらなる革新と畫期的な進(jìn)歩をもたらします。