カーネル法とは・AI関連用語集

カーネル法とは、意味や概念を詳しく解説

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カーネル法

Kernel method

カーネル法は「カーネル関数」を用いた計算法で、高次元の特徴空間にデータを埋め込むことにより線形分類器(線形結合の値に基づいた確率的分類器)では分類しきれないデータの処理を可能にしたもの。

丸めた紙これは教師あり学習で主に用いられる機械学習アルゴリズム、SVM(サポートベクターマシーン)を使用する際、その精度をサポートしてくれることでも知られる。SVMではデータの集合体を分類するためにまずそれぞれの境界を決めるが、全てのデータに直線的な境界(線形)が引けるとは限らない。そんな時活躍するのがカーネル法なのである。例えばSVMにおける代表的な分類が直線の公式なら、カーネル法は緩やかにウェーブする放物線と考えると良いだろう。

カーネル法はある変数をまた別の変数の動きによって予測する「回帰分析」の中でも、結果に影響する要因が複数存在する場合に用いられる「重回帰分析」をより複雑なデータに対応させたもの、という説もある。

データ分析は一般的に高次元であればあるほど難しくなると言われているが、カーネル法は「あえてデータを高次元に移す」ことで、直線的な式で分類できるようにする、というのが特徴である。

高次元と言うとややこしく聞こえるものの、要は液晶画面(二次元)よりも現実(三次元)の方が立体的になる、と考えれば分かりやすい。つまりデータが分散している場所を「紙の上(二次元)」に例えるとする。紙の上では適した境界(直線)が見つからない場合でも、その紙をくしゃっと丸めやや立体的に(三次元に)することで、使える空間が増え、分類が簡単になる可能性もある。この手法を「カーネルトリック」と言う。

カーネル法にはサンプルが大量でも分析可能で、数値のみならずグラフや文字列なども取り扱える、自然言語処理やレコメンドなど応用分野が幅広いといったメリットがあるため、今後もさらに注目される分類法だと言えるだろう。

AI用語解説:×AI編集部監修

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