AI学習の前処理を学ぶ

AI学習の前処理を学ぶ

前処理とは

人工知能、とりわけ機械学習の分野において、前処理は学習の最初の段階であり、極めて重要な作業です。人が学ぶ際にも、整理されていない情報を読み解くのは困難なように、機械学習においても、そのまま使えるデータは稀です。大抵の場合、データは雑多で欠損していたり、整理されていない状態です。このような状態のデータを生のデータと呼びます。前処理とは、この生のデータを整理し、学習に適した形に変換する作業全体のことを指します。

具体的には、まずデータのクリーニングという作業があります。これは、データに含まれる誤りや欠損値、異常値といった不要な情報を取り除いたり、修正したりする作業です。次に、データの変換があります。データの形式を数値やカテゴリに変換することで、機械学習モデルが理解しやすい形にします。例えば、色の名前を数値で表したり、文章を単語の集まりに変換したりします。そして、データの成形です。これは、データの構造をモデルが学習しやすい形に調整する作業です。例えば、データを一定の大きさに揃えたり、複数のデータセットを組み合わせたりします。最後に、特徴量エンジニアリングです。これは、既存のデータから新たな特徴量を作り出す作業で、モデルの学習に役立つ隠れたパターンを抽出します。例えば、顧客の購入履歴から、その顧客の購買傾向を分析し、新たな特徴量として追加します。

適切な前処理を行うことによって、モデルの正確さや学習の速さを向上させることができます。さらに、学習データだけに過度に適応してしまう過学習を防ぎ、様々な状況にも対応できる、より頑健なモデルを構築することが可能になります。つまり、前処理の重要性を理解することは、高性能な人工知能モデル開発の最初のステップと言えるでしょう。

データの整形

情報を適切に扱うためには、データの整理が欠かせません。集めたばかりの情報は、まるでバラバラの大きさや形の積み木のようなものです。そのままでは美しい建物は作れません。そこで、データの整形という作業が必要になります。これは、集めた情報をきれいに整え、同じ形式に揃える作業です。

例えば、日付の書き方を考えてみましょう。ある情報では「2024年1月1日」、別の情報では「2024/01/01」、また別の情報では「1/1/24」と書かれているかもしれません。これでは、全体の傾向を掴むのが難しくなります。そこで、全ての情報を「2024年1月1日」というように、同じ書き方に統一します。

文字の種類も同様です。コンピュータは様々な種類の文字を使って情報を記録します。もし、これらの文字の種類が混在していると、正しく情報を読み取れない可能性があります。データの整形では、文字の種類も統一します。これにより、後の処理がスムーズに進みます。

さらに、情報が欠けている場合もあります。例えば、アンケートで回答が得られなかった項目などです。このような欠けている部分を適切に処理することもデータ整形の一部です。例えば、平均値を代わりに用いたり、特定の記号で埋めたりすることで、情報全体の整合性を保ちます。

このように、データの整形は、様々な形や大きさの情報を整え、同じ形式に揃えることで、後の分析や処理をしやすくする重要な作業です。適切な整形を行うことで、正確な結果を得られるようになります。データの量や種類に応じて、適切な方法を選ぶ必要があります。

データの変換

集めたままのデータは、そのままでは機械学習のモデルがうまく学習できないことがあります。そこで、データを変換する作業が必要になります。この作業は、集めたデータを生データと呼び、この生データをモデルが理解しやすい形に変えることを意味します。

たとえば、数値データの場合、そのまま使うのではなく、正規化や標準化といった変換を行うことがあります。正規化とは、データをある範囲、たとえば０から１の間に収まるように調整することです。ある特徴の値が大きすぎることで、モデルの学習に悪い影響を与えることを防ぎます。

標準化は、データ全体の平均を０、ばらつき具合を表す標準偏差を１になるように調整することです。データの分布を、平均０、標準偏差１の標準正規分布と呼ばれる形に近づけます。これにより、異なる特徴量の値の範囲を揃え、モデルがより正確に学習できるようにします。

数値データ以外に、カテゴリデータと呼ばれるデータもよく使われます。たとえば、色、性別、都道府県名など、種類分けされたデータです。このようなデータは、そのままではモデルが理解できません。そこで、ワンホットエンコーディングと呼ばれる手法を用いて、カテゴリデータを数値データに変換します。たとえば、「赤」「青」「緑」という３つの色の種類がある場合、「赤」は「１，０，０」、「青」は「０，１，０」、「緑」は「０，０，１」といった具合に数値で表現します。

このように、データの変換は、モデルの学習効率や精度を向上させるために非常に重要です。適切な変換手法を選ぶことで、より良い結果が得られます。

特徴量の選定

機械学習を行う上で、特徴量の選定は非常に重要な作業です。特徴量とは、学習データの中で、予測したい事柄に影響を与える可能性のある個々の要素のことです。例えば、家の価格を予測する場合、家の広さや築年数、駅からの距離などが特徴量となります。

全てのデータが予測に役立つとは限りません。関係のない情報や、重複している情報も含まれていることがあります。これらの不要な特徴量は、モデルにとって雑音となり、予測の正確さを下げてしまう原因になります。家の価格を予測する際に、家の色や前の住人の名前などは、価格に影響を与える可能性が低いため、不要な特徴量と言えるでしょう。

適切な特徴量を選ぶことで、モデルの学習速度が上がり、より正確な予測が可能になります。また、必要最低限の特徴量だけを使うことで、学習データに過剰に適応してしまう「過学習」を防ぎ、様々な状況に対応できる汎用性の高いモデルを作ることができます。さらに、どの特徴量が予測に重要なのかが分かりやすくなるため、モデルの解釈性も向上します。家の価格予測モデルで、広さと駅からの距離が重要な特徴量だと分かれば、価格の変動要因を理解しやすくなります。

特徴量を選ぶには様々な方法があります。例えば、個々の特徴量が予測したい事柄とどれだけ関係しているかを示す「相関係数」や、ある特徴量がどれだけの情報を提供してくれるかを示す「情報利得」といった指標を用いて、特徴量の重要度を測ることができます。これらの指標を基に、重要度の低い特徴量は削除し、本当に必要な特徴量だけを残すことで、より効果的な学習が可能になります。

データのクリーニング

数値や文字などの集まりであるデータは、集める過程で様々な理由により不完全な状態になることがよくあります。この不完全さをそのままにしておくと、データから正しい知識を得ることが難しくなります。そこで、データの質を高めるための大切な作業が「データの掃除」です。この作業は、不要な情報を取り除いたり、不足している情報を補ったり、間違っている情報を正しく直したりすることを指します。

データの掃除には、大きく分けて三つの大切な作業があります。一つ目は、欠けている値を扱うことです。データの中には、情報が一部欠けている部分がある場合があります。例えば、アンケートで回答が得られなかった項目などが該当します。このような欠けている値は、そのままでは計算などが正しく行えません。そこで、欠けている値を削除したり、周りの値から推測して補ったり、平均値などの代表的な値で埋めたりするなどの方法で対処します。どの方法を選ぶかは、データの性質や分析の目的に合わせて適切に判断する必要があります。

二つ目は、極端に外れた値を取り除くことです。これは「外れ値」と呼ばれ、他の値から大きく離れている値を指します。外れ値は、測定ミスや特別な事情によるものなど、様々な原因で発生します。これらの外れ値は、全体の傾向を歪めてしまう可能性があるため、取り除く必要があります。ただし、外れ値が重要な情報を示している場合もあるため、慎重に判断する必要があります。例えば、健康診断のデータで極端に高い血圧の値は、病気の兆候を示唆している可能性があります。

三つ目は、矛盾するデータを修正することです。データの中に矛盾する情報が含まれている場合、その矛盾を解消する必要があります。例えば、同じ人の年齢が異なる値で記録されている場合、どちらが正しいかを確認し、修正する必要があります。このような矛盾は、入力ミスやデータの統合ミスなどによって発生することがあります。データの掃除は、データ分析を行う上で非常に重要な作業であり、質の高い分析結果を得るためには欠かせないものです。丁寧にデータを掃除することで、より信頼性の高い結果を得ることができ、正しい判断へと繋がります。

具体的な処理例

顧客の購買履歴を分析し、将来の行動を予測する具体的な処理について説明します。顧客の購買履歴には、氏名や住所など予測に不要な情報、欠損値や誤った値が含まれることがあります。これらのデータを適切に処理することで、精度の高い予測モデルを構築できます。

まず、予測に必要な情報だけを抽出します。例えば、顧客の年齢、性別、購入した商品の種類、購入金額などです。氏名や住所といった、予測に直接関係のない情報は削除します。これは、モデルの学習効率を高め、不要な計算を避けるためです。

次に、データの欠損値や誤った値への対処を行います。欠損値は、例えば特定の顧客の年齢が不明などの場合です。これらの値は、平均値で補完したり、該当するデータを削除したりします。また、誤った値は、例えば購入金額が異常な値になっている場合です。これらは修正するか、該当データを削除する必要があります。データの質を高めることで、より正確な予測が可能になります。

さらに、データの種類に応じて適切な変換を行います。年齢や購入金額といった数値データは、モデルが学習しやすいように、特定の範囲に収まるよう調整します。例えば、すべての数値を０から１の範囲に収める、あるいは平均値を０、標準偏差を１にするといった処理です。また、商品の種類といったカテゴリデータは、数値データに変換する必要があります。例えば、「服」「食品」「家電」といったカテゴリを、それぞれ「１」「２」「３」といった数値に対応させます。これらの処理により、多様なデータが数値として扱えるようになり、モデル学習が可能になります。

前処理の手順や方法は、データの種類や分析の目的に合わせて適切に選択する必要があります。例えば、顧客の年齢層が偏っているデータの場合、年齢データをそのまま使うのではなく、年代ごとにグループ分けするなどの処理が必要になることもあります。適切な前処理を行うことで、より精度の高い予測モデルを構築することができます。