【機械学習】教師なし学習とは？主な手法と特徴、応用例について
1. 教師なし学習
教師なし学習（Unsupervised Learning）は、データに対して正解（ラベル）が与えられていない状態で、データのパターンや構造を見つけ出すための機械学習の一つの手法です。教師あり学習とは異なり、データ自体に含まれる隠れた情報や関連性を発見することを目指します。
1.1. 教師なし学習の特徴
教師なし学習では、モデルにラベル付きデータを与える代わりに、ラベルのない生データを使用して学習させます。このため、何らかの予測を行うというよりも、データを分類、グループ化、あるいは新しい特徴を発見することが主な目的となります。
2. 主な手法
2.1. クラスタリング（Clustering）
データを似た特徴を持つグループに分類する手法です。同じグループに属するデータは類似していると判断され、異なるグループに属するデータは異なる特性を持っていると考えられます。
2.1.1. k-means法
データを事前に決めた \( k \) 個のクラスタに分割するアルゴリズム。各データポイントは最も近いクラスタに割り当てられ、クラスタの中心を計算して更新していきます。
2.1.2. 階層型クラスタリング
データを階層的にクラスタ化し、ツリー構造を作成します。データポイントを個別のクラスタとしてスタートし、徐々に似たクラスタを統合していきます。
2.2. 次元削減（Dimensionality Reduction）
データセットの高次元空間をより低次元に変換し、重要な特徴を抽出する手法です。これにより、データの可視化や計算効率の向上が図れます。
2.3. 主成分分析（PCA）
高次元のデータを、データの分散が最大となるように低次元の空間に投影します。PCAは、最も重要な情報（分散）を保持したまま次元を減らすために使用されます。
2.4. 異常検知（Anomaly Detection）
データの中から異常（通常のパターンから逸脱しているデータ）を検出する手法です。
例: クレジットカードの不正取引検出、機械の故障予測。
2.5. アソシエーション分析
データ内の項目間の関連性を見つける手法で、主に市場かご分析（Market Basket Analysis）などが使われます。データセット内でよく一緒に発生する項目のペアや組み合わせを特定します。
3. 教師なし学習の活用例
3.1. 顧客セグメンテーション
顧客データをクラスタリングして、似た特徴を持つ顧客をいくつかのグループに分ける手法です。これにより、各グループのニーズや行動パターンを把握でき、マーケティング戦略をグループごとに最適化することが可能になります。例えば、顧客の購買履歴や行動データをもとに、優良顧客グループや割引が効果的なグループなどを見つけ出し、効果的なキャンペーンを展開できます。
3.2. 画像データの次元削減と可視化
画像データは、多くのピクセル情報を持っているため、扱うのが難しい場合があります。そこで、PCA（主成分分析）などの次元削減手法を使って、データを低次元に変換します。これにより、データの構造や類似性を可視化することができ、例えば画像分類や異なるカテゴリ間の関係性を視覚的に確認することが可能です。これにより、大量の画像データを視覚的に分析し、効率的に理解することができます。」
3.3. 異常検知
製造業などの分野では、機械のセンサーデータをリアルタイムで監視し、異常なパターンを検出することが非常に重要です。教師なし学習を活用することで、通常のパターンを自動で学習し、異常が発生した際にアラートを出す仕組みを作ることができます。例えば、機械が故障する前兆となる微細な変化を検知し、早期に修理対応を行うことで、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。
