はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）やAI・ディープラーニングの資格試験において、「自己教師あり学習」周辺の用語は頻出ですが、似た言葉が多く暗記が大変ですよね。
そこで、覚えにくい専門用語をリズムに合わせて楽しく覚えられるオリジナル楽曲を作成しました。
AIモデルのサポートも借りながら、試験問題で間違えやすいポイントや定義をギュッと絞って歌詞にまとめています。
通勤時間や学習の息抜きに聴き流すだけで、自然と重要キーワードが頭に入るよう工夫しました。
ぜひ試験直前の暗記の確認や、日々の学習に役立ててください。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲は、複数のAIツールを組み合わせて制作しました。
歌詞の構成や試験に出る定義の整理は、AIがサポートし担当しています。
作成した歌詞を元に「Suno AI」という音楽生成AIを使用して楽曲を作り上げました。
アップテンポで変化に富んだエレクトロニックな曲調にまとめており、飽きずに何度も聴けるようになっています。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
自己教師あり学習覚えうた
歌詞
自己教師あり学習はデータ自身から疑似ラベルを自動生成
自己教師あり学習は教師なしの枠組みで教師ありの仕組みを借用
教師あり学習は正解ラベルが必要
教師なし学習はクラスタリング次元削減
半教師あり学習は少量のラベルありデータと
大量のラベルなしデータを併用
オートエンコーダは入力を再構成するよう学習する古典例
学習の流れはプレテキストタスクの後に下流タスクで微調整
プレテキストタスクは事前学習で解く疑似的な問題
画像の穴埋めや並び替えや回転角度予測
下流タスクは微調整して解く本来の目的のタスク
コントラスティブ学習は対照学習とも呼ばれる手法
データ拡張で作った正例を近づけ負例を遠ざける
崩壊はすべての入力に対してモデルが同じ出力を返す現象
崩壊は負例なし学習の最大の課題
自己教師あり学習は正解ラベル不要
ラベルなしデータから疑似ラベルを自動生成楽曲の視聴
・youtube
・Suno AI
自己教師あり学習覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
4つの学習手法の違い
学習手法の違いはG検定のひっかけ問題の定番ですので、しっかり区別しましょう。
自己教師あり学習の最大の特徴は、「教師なし学習の枠組み」でありながら、「教師あり学習の仕組み」を借用している点です。
（広義には教師なし学習に分類されます）
教師あり学習は人間の手による正解ラベルが必ず必要です。
教師なし学習は正解ラベルを一切使いません。
クラスタリングや次元削減が代表例です。
半教師あり学習は少量の「ラベルありデータ」と大量の「ラベルなしデータ」を同時に使います。
自己教師あり学習は人手の正解ラベルは不要ですが、データ自身から自動で「疑似ラベル」を作って学習します。
プレテキストタスクと下流タスク
自己教師あり学習は、大きく2つのステップに分かれており、それぞれのタスク名が試験で問われます。
プレテキストタスクは事前学習の段階でモデルに解かせる「疑似的な問題」のことです。
画像の一部を隠した穴埋め、ジグソーパズルのような並び替え、画像の回転角度予測などを解かせることで、データに潜む有用な特徴を学ばせます。
下流タスクは事前学習の後に解く、本来の目的となるタスクのことです。
プレテキストタスクで賢くなったモデルを使い、ファインチューニングを行うことで高い性能を発揮します。
オートエンコーダ
多くの場合、入力を一度圧縮し、元の入力データをそのまま再構成するように学習するニューラルネットワークです。
入力データ自身を「正解」として扱うため、自己教師あり学習の古典的な例として知られています。
コントラスティブ学習と崩壊
コントラスティブ学習はデータ拡張によって作った「同じ画像の別バージョン」は近づけ、「全く別の画像」は遠ざけるように学習する手法です。
崩壊は負例を使わずに学習を進めた場合、モデルがどんな入力画像が来ても考えるのをやめて全部同じ出力を返せばいいと学習をサボってしまう現象です。
これは負例なしの学習における最大の課題として出題されるポイントです。
楽曲に込めたメッセージ
試験勉強は孤独で大変な作業になることもありますが、少しでも楽しく学習を進めてほしいという思いを込めました。
言葉の定義だけでなく、手法ごとの関係性や違いを意識することで、本番の試験でも自信を持って解答できるようになります。
リズムに乗せて何度も口ずさみ、確実に得点源にしていきましょう。
まとめ
今回はG検定対策として、自己教師あり学習の要点をまとめた覚えうたをご紹介しました。
AIを活用して作られたこの楽曲が、皆様の試験合格への力強いサポートになることを願っています。
試験本番まで、焦らずご自身のペースで学習を続けてくださいね。
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