機械学習の解析手法とは？（代表的アルゴリズムを整理）【DS検定】

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まず結論

機械学習の解析手法は、まず次の3つに分けて整理すると判断しやすくなります。

学習タイプ	基本イメージ
教師あり学習	正解付きデータから予測・分類する
教師なし学習	正解なしで構造やグループを見つける
強化学習	試行錯誤しながら報酬が大きくなる行動を学ぶ

DS検定では、アルゴリズム名から学習タイプや用途を判断できることが重要です。

直感的な説明

教師あり学習

正解付きデータで学習する方法です。

例：

過去の売上データ → 将来の売上を予測
メール → スパムかどうか判定

教師なし学習

正解なしでデータの構造を見つける方法です。

例：顧客データから、

若年層グループ
ファミリー層
高所得層

のような自然なグループを見つけます。

強化学習

行動 → 報酬 → 学習を繰り返し、よりよい行動を学ぶ方法です。

例：

ゲームAI
ロボット制御
自動運転の一部の学習問題

定義・仕組み

教師あり学習の代表手法

教師あり学習では、特徴量から目的変数との関係を学びます。

回帰：数値を予測する

線形回帰
リッジ回帰
Lasso回帰

例：住宅価格予測、売上予測

分類：カテゴリを予測する

ロジスティック回帰
k近傍法（kNN）
サポートベクターマシン（SVM）
決定木
ランダムフォレスト
勾配ブースティング

ひっかけ： ロジスティック回帰は名前に「回帰」がありますが、代表的には分類に使います。

教師なし学習の代表手法

クラスタリング

似たデータをグループにまとめます。

k-means
階層クラスタリング
DBSCAN

例：顧客セグメント分析

次元削減

多数の特徴を少ない軸へまとめます。

主成分分析（PCA）
t-SNE
UMAP

例：可視化、特徴の圧縮

強化学習の代表手法

Q学習
Deep Q Network（DQN）
方策勾配法
Actor-Critic

ニューラルネットワーク・深層学習でよく見る用語

用語	主な役割・用途
CNN	画像認識など
RNN / LSTM	系列・時系列データ
GAN	生成モデル
VAE	生成・潜在表現
YOLO	物体検出
Transformer	自然言語処理などの基盤構造
GPT	文章生成など
BERT	文書理解・分類など

ここでは細部を暗記するより、「何をするモデル・手法か」を区別できることが重要です。

どんな場面で使う？

目的	代表例
数値予測	線形回帰
顧客のグループ分け	k-means
画像認識	CNN
物体検出	YOLO
文章生成	GPT

DS検定では、実務でよく使う手法だけでなく、基礎アルゴリズムの役割を正しく切り分けることが大切です。

よくある誤解・混同

❌ 機械学習 = ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の一部です。

AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング

❌ k-meansは教師あり学習

k-meansは教師なし学習のクラスタリングです。

❌ ロジスティック回帰は回帰問題だけに使う

ロジスティック回帰は、代表的には分類問題に使います。

❌ YOLOは画像分類

YOLOは代表的な物体検出の手法です。

まとめ（試験直前用）

教師あり → 正解あり、予測・分類
教師なし → 正解なし、クラスタリング・次元削減
強化学習 → 行動と報酬から学ぶ
k-means = 教師なし
ロジスティック回帰 = 分類
YOLO = 物体検出

DS検定では、アルゴリズム名 → 学習タイプ・用途の順で切り分けられるようにしておきましょう。

対応スキル項目（ver.6 データサイエンス）

分類：解析技術
スキルカテゴリ：モデル化
サブカテゴリ：機械学習
必須スキル：—
★ 機械学習の手法を3つ以上知っており、それぞれの概要と解決できる問題（回帰・分類・クラスター分析など）を説明できる
ver.6 ★1スキルチェックで確認する
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