【無料で読める】Pythonで学ぶ教師なし学習: Pythonを使った教師なし学習の基礎と応用

Pythonにおいて、教師あり学習と教師なし学習は機械学習の2つの主要なアプローチです。

教師あり学習は、ラベル付きのトレーニングデータを使用してモデルをトレーニングする方法です。つまり、データセットには入力変数と目標変数の両方が含まれており、モデルはこれらの変数の関係を学習します。この方法は、回帰や分類などのタスクに適しています。具体例としては、入力変数が商品価格であり、目標変数が売上高であるとき、教師あり学習は商品価格に基づいて売上高を予測するモデルを構築することができます。

一方、教師なし学習は、ラベルのないトレーニングデータを使用してモデルをトレーニングする方法です。つまり、データセットには入力変数のみが含まれており、モデルは入力変数間のパターンや構造を学習します。この方法は、データセット内の構造を理解するためのクラスタリングや異常検出などのタスクに適しています。具体例としては、入力変数が顧客の属性であるとき、教師なし学習は顧客間の類似性に基づいてグループを作成することができます。

教師あり学習と教師なし学習は、それぞれ異なる目的を持ち、異なるデータに適しています。選択する方法は、問題のタイプやデータの性質に基づいて判断する必要があります。

1.2 教師なし学習の種類

Pythonにおける教師なし学習には、以下のような種類があります。

1.クラスタリング（Clustering）：データを自然なグループに分ける手法です。例えば、似た特徴を持つユーザーをグループ化したり、商品を類似度に基づいて分類したりすることができます。代表的な手法にはK-means法や階層的クラスタリングがあります。

2.次元削減（Dimensionality Reduction）：高次元データを低次元に圧縮することで、データの構造を理解しやすくする手法です。例えば、画像の特徴量を圧縮して、機械学習モデルの学習を高速化したり、データの可視化に利用されたりします。代表的な手法には主成分分析（PCA）やt-SNEがあります。

3.異常検知（Anomaly Detection）：データセットから異常なデータを検出する手法です。例えば、金融取引の異常検知や、機械の故障検知に利用されます。代表的な手法にはLOF（Local Outlier Factor）やOne-Class SVMがあります。

4.連想規則学習（Association Rule Learning）：データ間の関係性を抽出する手法です。例えば、ある商品を購入した人が別の商品も購入する傾向がある場合、それらを紐付けて表示することができます。代表的な手法にはAprioriやFP-growthがあります。

5.自己組織化マップ（Self-Organizing Maps）：多次元データを低次元のグリッドにマップする手法です。例えば、画像の色情報を2次元のマップに落とし込んで可視化したり、音声信号の分類に利用されます。」

（以上、本書内「教師なし学習の基礎」より）

以下、目次です。

目次
注意事項
教師なし学習の基礎
1.1 教師あり学習と教師なし学習の違い
1.2 教師なし学習の種類
1.3 教師なし学習の応用例
クラスタリング
2.1 クラスタリングの概要
2.2 k-means法
2.3 階層クラスタリング
2.4 クラスタリングの評価指標
次元削減
3.1 次元削減の概要
3.2 PCA
3.3 t-SNE
3.4 次元削減の応用例
自己組織化マップ
4.1 自己組織化マップの概要
4.2 自己組織化マップの理論
4.3 自己組織化マップの実装
4.4 自己組織化マップの応用例
異常検知
5.1 異常検知の概要
5.2 ホテリング理論
5.3 One-class SVM
5.4 異常検知の応用例
グラフ解析
6.1 グラフ解析の概要
6.2 ネットワークの構築
6.3 中心性の解析
6.4 コミュニティ検出
教師なし学習の応用
7.1 データの前処理
7.2 モデルのチューニング
7.3 教師なし学習と教師あり学習の組み合わせ
7.4 教師なし学習の今後の展望
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以上のことを踏まえた上で、もし宜しければお読みいただければ幸いです。
少しでも参考になる部分がございましたら幸いです。

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