【AI No.249】今更聞けない！メモリベース学習をサクッと解説

メモリベース学習は、機械学習の一種で、過去のデータを保存し、それをもとに新しいデータを分類・予測する手法です。本記事では、初心者にもわかりやすい形で、メモリベース学習について具体例や応用事例を交えながら解説します。

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メモリベース学習とは？

メモリベース学習は、全ての学習データを保存し、新しい入力があるたびに保存されたデータを参照して分類や予測を行う手法です。この手法は、膨大なデータを使用して精度の高い結果を出すことができますが、計算負荷が高くなることが特徴です。

わかりやすい具体的な例1

ある書店が過去の売上データをすべて記録しているとします。このデータをもとに、新しい本がどのくらい売れるかを予測することができます。例えば、同じジャンルの過去の売上データを参照し、そのデータに基づいて需要を見積もる方法がメモリベース学習の一例です。


graph TDA[新しい本の情報] --> B[過去の売上データを検索]B --> C[類似データを抽出]C --> D[需要を予測]

この図は、新しい本の情報をもとに過去のデータを検索し、類似したデータを抽出して予測を行う流れを示しています。

わかりやすい具体的な例2

学生が過去のテスト結果をすべて記録しておき、そのデータをもとに次のテストでどの分野に重点を置くべきかを決定する方法も例に挙げられます。この手法では、過去のパターンを利用して効率的に学習できます。


graph TDA[次のテストの分野] --> B[過去のテストデータを検索]B --> C[類似の弱点を抽出]C --> D[学習計画を立案]

この図は、過去のテストデータを参照して次のテストの計画を立てる仕組みを表しています。

メモリベース学習は、1980年代にデータ量が増加し始めた時期に考案されました。この手法は、大量のデータをリアルタイムで活用する必要性に応じて発展しました。


graph TDA[データ量の増加] --> B[効率的な処理の必要性]B --> C[メモリベース学習の発展]

メモリベース学習の概念を最初に提唱したのは、人工知能の研究者であるジョン・ハートマン氏です。彼は、効率的にデータを保存し活用する方法を研究し、この手法を開発しました。

1980年代後半、コンピュータのメモリ容量が拡大したことで、大量のデータを保存し活用する必要性が生じました。この背景により、メモリベース学習の実用性が高まり、研究が進められました。

メモリベース学習は、大量のデータを保存する必要があるため、計算リソースを多く消費します。また、どのデータが重要かを選別するプロセスが複雑で、多くの初心者がここでつまずきます。

メモリベース学習は、以下の3つの構成要素から成り立っています。


graph TDA[保存されたデータ] --> B[検索アルゴリズム]B --> C[出力結果]

この手法は、リアルタイムの予測や分類が求められる場面で活用されます。

オンラインショッピングサイトで、顧客が閲覧した商品の履歴を保存し、それをもとにおすすめの商品を提示するシステムは、メモリベース学習の代表的な例です。


graph TDA[顧客履歴] --> B[おすすめ商品を計算]B --> C[提示]

病院の診療システムで、患者の過去の診療履歴をもとに、適切な診療科を提案するシステムも活用事例です。


graph TDA[診療履歴] --> B[科を提案]

メモリベース学習は、学習データを消去せずにすべて保存するため、過去データの精度が高ければ高いほど結果も高精度になります。この特徴を活用することで、様々な分野で応用が広がっています。

メモリベース学習の理解において、あわせて学ぶ必要があるAI関連のキーワードを以下にまとめました。

正解データを用いて学習する手法で、メモリベース学習の基礎となります。

ラベルのないデータを解析する手法で、データパターンの発見に役立ちます。

メモリベース学習でよく使用される手法で、近傍データを利用します。

大量のデータを効率的に学習する技術で、メモリベース学習と補完的に利用されます。

データを自動的に分類する手法で、メモリベース学習の前処理として使用されます。

メモリベース学習は、データを活用した精度の高い予測や分類を可能にする重要な技術です。日常生活やビジネスでの応用も多岐にわたり、AIの理解を深めるための重要な一歩となります。