ハイブリッド機械学習とは？モデルやデータ管理などを解説

ハイブリッド機械学習は、機械学習の異なる手法を組み合わせて使用することで、精度の高い予測モデルを開発することができます。この手法は、ビジネスにおいて大量のデータを処理する必要がある場合に特に役立ちます。

また、自然言語処理においても、ハイブリッド機械学習が注目されています。テキスト分類や情報抽出の分野において、畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを組み合わせることで、高度な処理が可能になります。

このように、「ハイブリッド機械学習」はビジネスにおいて様々な分野で活用され、注目されています。

ハイブリッド機械学習とは？

ハイブリッド機械学習とは、複数の単純なアルゴリズムが連携して、相互に補完および強化し、単独では解決するように設計されていない機械学習における問題を、一度に解決することができる機械学習の一種です。

デジタル化の浸透により膨大に増え続けるデータを継続的に分析するためには、自動化とAIはさらに重要になります。機械学習（ML）はアルゴリズムと統計モデルを使用して、データに対してパターンの識別、マイニング、ラベルの適用をすることで、データサイエンスのますます高度で正確な予測を作成するのに役立ちます。

ハイブリッド機械学習のモデル

ハイブリッド機械学習には、さまざまな方法でデータを操作する手法があります。通常、機械学習（ML）で使用されるほとんどの学習アルゴリズムは、1つのタスクの完了、または1つのデータセットの処理に非常に優れています。これらのアルゴリズムは、手動で行うよりも便利で無限に優れていますが、すべてのデータでAIの可能性を最大限に引き出すのには役立ちません。

どの手法を使用するかは、解決しようとしている問題、利用できる技術的専門知識、および使用しているツールなどによって異なります。ここでは、ハイブリッド機械学習のいくつかのタイプをご紹介します。

半教師あり学習

半教師あり学習は、ラベル付きデータの小さなセットをアルゴリズムに提供します。次に、ラベル付けされていないデータのはるかに大きなセットを与えて機能させます。このアルゴリズムは、事前に小さなデータバッチから開始する必要がある (または開始する必要がある) 場合に役立ちます。ラベル付けされたデータだけでなく、すべてのデータから学習し、整理するのに役立ちます。

このハイブリッド機械学習は、時間の経過とともに変化するデータに特に役立つため、たとえば、物資のコストなどを追跡するために使用します。コストが変化すると、生産と予測に影響を与えるため、ハイブリッド機械学習の方法を在庫およびサプライチェーン管理で使用して、将来のコストを予測できます。

また、顧客維持のためにブランディングをトラッキングするのに役立つ場合があります。現在の顧客がソーシャルメディアでブランドとどのように関わっているか、または話し合っているかをトラッキングし、トラッキングしたデータを利用して、顧客が、指定されたしきい値を下回った場合に的を絞った緩和戦略を開発します。

半教師あり学習は、多くの場合、教師なしおよび教師ありの学習方法と併用できます。これらの追加モデルは、ラベル付けされていないデータのグループ化とトレーニングに役立ちます。半教師あり学習は、そのデータの整理にかかる初期コストと負担を軽減し、動的データセットを操作して、すばやく作業を開始できるようにします。

自己教師あり学習

自己教師あり学習は、教師なし学習と教師あり学習の問題を組み合わせてから、教師あり学習アルゴリズムを適用します。アルゴリズムが従うモデルを作成すると、それがラベルのないデータに適用され始めます。

ラベルのない画像で一般的に使用され、回転、色やグレースケールの識別、本物の写真と偽の写真の区別など、それらの画像に対して実行できるアクションを定義します。

このハイブリッド機械学習は、教師あり学習を使用してトレーニングされ、教師なし学習で一般的に解決される問題に適用されます。たとえば、最初は機械で読み取れない可能性のある画像に関する多くのコンテキストを持つ写真などを分析するのに役立ちます。ただし、教師なし学習が役立つユースケースでのみ使用することが重要で、画像の内容など、画像に含まれるデータの識別には効果的ではありません。

マルチインスタンス学習

マルチインスタンス学習は、グループの個々のメンバーではなく、グループまたはデータのコレクション単位にラベルを付ける方法です。これは、類似した大規模なデータのセットを操作していて、重複が多い場合に役立つ方法です。

この方法では、教師あり学習モデルを使用して、データグループのラベルを識別します。グループ内のいくつかのデータの属性を認識するようにモデルをトレーニングしてから、新しいグループ内にある一部データの属性に基づいて、将来のグループのラベルを予測します。

ハイブリッド機械学習のためのデータ管理

ハイブリッド機械学習をデータ分析業務やデータサイエンスのプロセスに組み込むポイントは、整理されたデータセットに頼るのではなく、最も正確な分析と予測のために、データを大規模かつリアルタイムにグループ化してラベル付けすることです。

機械学習（ML）のためのデータ管理方法を検討する場合、ハイブリッド機械学習のような高度な分析をサポートするために、BIツールにあるいくつかの重要な機能が必要になり、以下の要件をサポートする必要があります。

データ収集の自動化とデータ統合

リアルタイムのデータを利用するため、データの収集と統合を自動化し、データ管理と機械学習（ML）モデルのトレーニングを1か所で行う必要があります。

リアルタイム分析

ハイブリッド機械学習モデルの多くは、新しいデータから学習をするときに最適に機能します。リアルタイムのデータ分析をサポートできる環境を作り、データ分析結果を適切に共有することが重要です。

通知の自動化

膨大なビジネスデータを常に監視しているのは困難なことです。データが特定のしきい値を超えたときのアラートや通知により、ビジネスの決定機を逃さないことがデータ分析には求められます。

おわりに

業種や業界、ビジネス規模に関係なく、ビジネスを行う上でデータはますます重要な役割を果たし続けるでしょう。ハイブリッド機械学習の手法を組み込むことは、現在およびビジネスの成長に合わせてデータから価値を引き出すことができる最良の方法の1つです。