生物学・農学への機械学習の応用

機械学習

機械学習は、コンピューターに学習させるという技術である。既知の事で学習を済ませた機械学習モデルを利用することで、人と同様に未知の事に対して予測したり、意思決定したりすることが可能になる。

近年の技術革新などにより、データを保存するためのストレージ容量が大きくなり、データを処理するための計算速度も高速化した。また、生命科学・農業・水産業において多種多様なセンター類が作り出され、普及し、多様なデータが大規模に蓄積されるようになった。こうしたことを受けて、今日では、生命科学、そして農業・水産業の分野において、積極的に機械学習を導入して、生命現象の解明や意思決定などの試みが行われている。

機械学習には、様々な種類がある。回帰問題を解く線形回帰やスパースモデリング、分類問題を解くロジスティック回帰やサポートベクトルマシンを始めとして、画像解析を行う畳み込みニューラルネットワーク(CNN)や時系列解析を行う再帰型ニューラルネットワーク(RNN)などがある。これらの機械学習の手法にはそれぞれ得意・不得意がある。すべての問題に得意な機械学習の手法は存在しない。そのため、機械学習を現実の問題解決に適用する場合、その問題の特徴やデータの特徴に応じて学習手法を決めていく必要がある。

機械学習の種類