機械学習・確率輪講（第一回）

高橋研機械学習・確率輪講第1回 Introduction 2019/06/19 関口舜一 Twitter : https://twitter.com/ShunichiSekigu1 Github
: https://github.com/Shunichi09

本日の流れ • 導入 • 抑えてほしい用語 • 例題 ‐ 機械学習の流れ ‐
最尤推定vsベイズ推定 • Appendix ‐ GANとは？ ‐ 尤度とは？ ‐ 頭の体操 2019/6/19 2

機械学習とは？ 2019/6/19 -3- [1] 人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの松尾豊角川EPUB選書 • GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）の発展．．．
• インターネットによりデータの収集力の向上．．．etc 近年（？）急速に研究が進んでいる [1] “データをもとに入力と出力の関係を何らかの形で獲得する手法” input: 学習器 output：ロボット

機械学習とは？ 2019/6/19 -4- [1] Liang, J., Jiang, L., Niebles, J.
C., Hauptmann, A., & Fei-Fei, L. (2019). Peeking into the Future: Predicting Future Person Activities and Locations in Videos. arXiv preprint arXiv:1902.03748. [1] 入力出力

機械学習とは 2019/6/19 -5- [1] Nguyen-Phuoc, T., Li, C., Theis, L.,
Richardt, C., & Yang, Y. L. (2019). HoloGAN: Unsupervised learning of 3D representations from natural images. arXiv preprint arXiv:1904.01326. [1] 入力出力

機械学習とは？ 2019/6/19 -6- “機械学習とは，データに潜む規則や構造を抽出することにより，未知の現象に対する予測やそれに基づく判断を行うための計算技術の総称” NNや既存のライブラリに大量のデータを入れればなんとなく勝手に入出力の関係を獲得してくれる手法機械学習を使いこなすためには，統計，確率や線形代数の知識は必須（使うだけならだれでもできる（Auto ML[1]））
[1] https://cloud.google.com/automl/ input: 学習器 output：犬

損失計算機械学習の2つのアプローチ 2019/6/19 -7- ①ツールボックスとしての機械学習既存の予測アルゴリズム（決定木やNN※など）に対してデータを与えその中から何らかの基準に従って性能のよいアルゴリズムを選んで，予測を行う ※この本の中では，データに関する仮説を考えずに既存の予測アルゴリズムを使用することを指しているので何も考えずにNNを使用することもこちらのアプローチです
<学習時> label: ロボット Input: 学習器パラメータ更新予測結果：犬

機械学習の2つのアプローチ 2019/6/19 -8- ②モデリングとしての機械学習 1. データに関するモデル（仮説）を事前に構築（解きたい課題に対して数理的に拡張） 2. モデルのパラメータを推論計算例：
HMM 状態空間モデル「モデルのデザイン」×「パラメータの推論計算」 x Ax Bu = + この点群データはどう生まれているか？パラメータどれくらいの分散・平均？（パラメータの推論計算） ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 exp 2 2 T n f x x x    −   = − − −       ガウス分布では？（モデルのデザイン）

機械学習と制御の関わり 2019/6/19 -9- “対象の入出力データから統計的な方法でモデリングを行う方法がシステム同定であり，1950年代後半に提案された．このシステム同定は AIの分野の機械学習と密接な関係をもつ ”[1] 機械学習を用いると，入力と出力（出力と状態）の関係を獲得可能 ( )
, x f x u = なお，カルマンフィルタは，状態推定を行う手法であり，機械学習（データドリブン）とモデルベースの融合手法として知られています．       ( ) 1 , x k f x k u k + = 「モデリング」，「状態推定」

輪講の目的 2019/6/19 -10- 現象をモデル化しそのモデルのパラメータをベイズ（尤度）の考え方を使って推定する方法を理解する • 確率的モデリングの大枠の理解（第二回） • 様々な確率モデルの理解（第四回） ‐
GM, GMM, HMM, GP… • 確率分布近似法の理解（第三回） ‐ MCMC, 変分推論…

使う本 • ベイズ推論による機械学習（須山敦志，杉山将） ‐ 杉山先生は東大・理研AIPでご活躍の機械学習で著名な先生 • ガウス過程と機械学習（持橋大地，大羽成征）
2019/6/19 -11-

Notation 2019/6/19 -12- 期待値の書き方が緑本と青本が異なるので注意（青本の書き方をよく見るので青本に合わせます） ( ) ( ) (
) ( ) ( ) ( ) p x x p x p x E f x E f x f x     = =     緑本での表記

抑えてほしい用語 • 確率密度関数・確率質量関数 • 期待値 • エントロピー，KLダイバージェンス • サンプリング •
ベイズの定理 2019/6/19 -13-

確率密度関数・確率質量関数 2019/6/19 -14- 確率密度関数（xが連続）確率質量関数（xが離散）次の条件を満たす関数次の条件を満たす関数 ( ) (
) 0 1 p x p x dx  =  ( ) ( ) 0 1 x X p x p x   =  例：ガウス分布例：ベルヌーイ分布 ※確率密度関数の場合は任意の範囲で積分して確率を求めます ( ) ( )2 2 1 exp 2 2 x f x      −   = −       ( ) ( )1 Bern | 1 x x x    − = −

期待値 2019/6/19 -15- ( ) ( ) ( ) (
) x p x E f x f x p x dx   =    確率分布に対してある関数の期待値（連続）省略されるケースもあります ( ) ( ) ( ) ( ) x p x x X E f x f x p x    =          ( ) p x ( ) f x ( ) f x x = ( )   ( )2 f x x E x = −   ( ) E x xp x dx =  の場合平均分散   ( )   ( ) ( ) 2 2 E x E x x E x p x dx   − = −    の場合

エントロピー・KLダイバージェンス 2019/6/19 -16- ( ) ( ) ( ) (
) log log H p x p x p x dx E p x   = −     = −    ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) || log log log log KL q x q x q x p x D q x p x q x dx q x E q x E p x H q x E p x   = −         = −             = − −        確率分布のエントロピー（確率分布の乱雑さ）確率分布とのKLダイバージェンス（確率分布の距離） ( ) q x ( ) p x ( ) p x

サンプルによる期待値の近似 2019/6/19 -17- ( )   ( ) x
p x E x xp x dx =  期待値計算は厄介（ガウス積分等） ( )   1 1 L n x p x n E x x L =   サイコロを何回も振るようなイメージサンプル

サイコロでの例 2019/6/19 -18- 確率変数 X 確率分布   1,2,3,4,5,6 x
期待値分散 ( ) p x ( ) 1 6 p x = ( )   ( ) 1 1 1 2 ... 6 6 3.5 x p x x X E x xp x  = =  +  + =  ( )   ( )   ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 2 2 1 1 1 3.5 2 3.5 ... 6 6 35 12 x p x x X E x E x x E x p x    − = −   =  − +  − + =  エントロピー ( ) 1 1 1 1 log log ... 6 6 6 6 1 log log6 6 H p x   = − − −   = − =

ベイズの定理（同時/事前/事後確率・周辺化） 2019/6/19 -19- 同時分布（ x, y ，2つの確率変数に対する分布）条件付き確率（yが起きたもとでのxが起きる確率）
( ) , p x y ベイズの定理 ( ) ( ) ( ) , | p x y p x y p y = 周辺化（確率変数の消去） ( ) ( ) , p y p x y dx =  ( ) ( ) ( ) ( ) | | p y x p x p x y p y = ( ) ( ) ( ) | , p y p x y p x y = “原因xのもとでの結果yの得られやすさから，結果yが得られたときの原因xの確率を逆算するような手続き” ( ) | p y x ( ) | p x y 事前分布尤度事後分布

機械学習の流れ 1. データ収集・分析 2. モデリング 3. パラメータの推定（推論計算） 2019/6/19 -20- ※1と2は入れ替えても良いケース
があるかもしれません

例題 2019/6/19 -21- あるコインがある．そのコインをはじいた時に表が出る確率を知りたい確率変数 x 表裏  
0,1 x 0（=裏） 1（=表）

STEP1: データ収集・分析 2019/6/19 -22- 試しに12回コインを投げてみる（裏表の時系列的な並び（i.e. 試行1回目で表）は関係ありません） D={1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}={表：12回，裏：0回}

STEP2: モデリング 2019/6/19 -23- （今回の現象はコインの表と裏が出るという2つの値を取る（離散）であるので） 2つ値を取る離散の確率分布は次の分布に従うベルヌーイ分布（コイントスを1回行い，xが出る確率） ( ) (
)1 Bern | 1 x x x    − = − パラメータ（表が出る確率） ( ) 0,1   を代入 0.5  = ( ) ( )1 Bern | 0.5 0.5 1 0.5 x x x − = − 表（x=1）が出る確率=μ ( ) ( )0 1 Bern 1| 0.5 0.5 1 0.5 0.5 = − =   0,1 x 0（=裏） 1（=表）

STEP3: パラメータ推定 2019/6/19 -24- 頻度主義ベイズ主義尤度をもとに尤もらしいパラメータを推定する手法（最尤推定）事後確率をもとにパラメータの分布を推定する手法（ベイズ推定）
( ) ( )1 Bern | 1 x x x    − = − パラメータ D={1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1} ={表：12回，裏：0回} STEP1: データ収集 STEP2: モデリング STEP3: パラメータ推定

STEP3: パラメータ推定（最尤推定） 2019/6/19 -25- データDが最も得られやすいパラメータμ データDのパラメータμのもとでの得られやすさ（尤度※）（データDにおける各サンプルは独立） ➔データを固定してパラメータを動かすイメージ尤もらしいパラメータμ
➔ ( ) ( ) 1 , | N i i L D p x   = =  ※尤度関数は和（積分）が 1にはなりませんよって確率分布ではありません（appendixを参照） ( ) 12 L   = μ 尤もらしいパラメータは1だ！（必ず表が出る）

STEP3: パラメータ推定（最尤推定） 2019/6/19 -26- データDのパラメータμのもとでの得られやすさ（尤度）代入 ( ) ( )1
Bern | 1 x x x    − = − ( ) ( ) 1 log , log | N i i L D p x   = =  ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 log , log 1 log 1 log 1 i i N x x i N i i i L D x x      − = = = − = + − −   対数尤度

STEP3: パラメータ推定（最尤推定） 2019/6/19 -27- データDのパラメータμのもとでの得られやすさ（尤度）最大化なので微分 ( ) ( )
( ) ( ) 1 log , log 1 log 1 N i i i L D x x    = = + − −  ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 log , 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 N i i i N i i i N i i d L D x x d x x x               = = = − = − − − = − + − − − = − = − −   

STEP3: パラメータ推定（最尤推定） -28- ( ) 1 1 0 1 1
N i i x    = − = − −  今回のデータDは 12回のうち12回表が出た 0（=裏） 1（=表） ( ) 1 1 1 1 0 N i i N N i i i N i i x x x N    = = = = − = = =     * 1 1 N i i x N  = =  対数尤度を最大化するパラメータμは * 1 1 12 1 N i i x  = = =  尤もらしいパラメータは1だ！（必ず表が出る） μ

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -29- パラメータの事前知識を用いて事前分布を仮定しておいてその分布を元に事後確率を計算しましょう（次回しっかりとやります！！） ( ) (
) ( ) ( ) ( ) ( ) | | | p D p p D p D p D p      =  事前分布（確率）尤度関数事後分布（確率）ベイズの定理 ( ) p  あるデータD（原因）が得られたもとでのパラメータμ（結果）の確率分布 μに依存しない事前分布事後分布尤度 μ

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -30- 事前知識 ( ) p  •
（表の出る確率）は0から1の値を取る連続の値 • （表の出る確率）は大体0.5ぐらいを取るのが普通では．．．？の事前分布にベータ分布を仮定 ( ) ( ) 1 1 Beta | , 1 b a B a b C    − − = − 2, 2 a b = = B C は正規化項  これが良さそう  

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -31- ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( ) 1 1 | | | Beta | | | Beta | N i i N i i p D p p D p D p x a,b p D p D p x a,b         = = = =    事前分布（1p前で算出）尤度（さきほど算出）あるデータDが得られたもとでのパラメータμの確率分布パラメータμ には依存しない

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -32- ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 log | log | log log 1 log 1 1 log 1 log 1 1 log 1 log 1 N i i N i i i N N i i i i p D p x p const x x a b const x a N x b const          = = = = = + + = + − − + − + − − +   = + + + − + − − +         ( ) ( ) 1 1 Beta | , 1 b a B a b C    − − = − ベータ分布だ！！！

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -33- あるデータDが得られたもとでのパラメータμの確率分布 ( ) ( ) (
) ( ) ( ) 1 1 log | 1 log 1 log 1 N N i i i i p D x a N x b const    = =   = + + + − + − − +       ( ) ( ) ˆ ˆ | Beta | , p D a b   = 1 1 ˆ ˆ N i i N i i a x a b N x b = = = + = − +   事前分布のパラメータ観測によって変化する量

STEP3: パラメータ推定（ベイズ推定） 2019/6/19 -34- ( ) ( ) ˆ ˆ
| Beta | , p D a b   = 1 1 ˆ ˆ N i i N i i a x a b N x b = = = + = − +   今回のデータDは 12回のうち12回表が出た 0（=裏） 1（=表） ˆ 12 ˆ 12 a a b N b = + = − + ( ) ( ) ˆ ˆ | Beta | , p D a b   = この事後分布がパラメータの分布として適している！事前分布事後分布尤度 μ

STEP3: パラメータ推定 2019/6/19 -35- 頻度主義ベイズ主義尤度をもとに尤もらしいパラメータを推定する手法（最尤推定）➔12回表が出たのだから100%表が出るコインだ！！事後確率をもとにパラメータの分布を推定する手法（ベイズ推定）➔12回表が出たけど普通は0.5だからたまたまでは．．．？

STEP1: データ収集・分析 • ポイント ‐ 粘り強さが求められる部分データがなければ機械学習の研究はできない ‐ 正確に前処理等を間違えていると後に続くものがすべて破綻
• キーワード ‐ 標本抽出 ‐ 特徴量エンジニアリング ‐ データ可視化 2019/6/19 -36- 欠損値・外れ値はありますか？データは母集団を表すのに十分ですか？データに偏りはありますか？データの形式はなんですか？データのタイプはなんですか？…etc

STEP2: モデリング • ポイント ‐ センスが求められる部分現象がどのような形で生成されるのか時には視覚的な表現を使って行う ‐ 2章で紹介されている確率分布を知っておくと便利
• キーワード ‐ グラフィカルモデル ‐ 代表的な確率分布やモデル GM, GMM, 状態空間モデル，HMM，トピックモデル...etc 2019/6/19 -37-

STEP3: パラメータ推定 • ポイント ‐ 数学的知識とプログラミング知識の問われる部分モデルのパラメータの事後確率がどのようになるのかさらには，パラメータの確率分布を用いた予測分布がどうなるのかをライブラリや手計算で算出 •
キーワード ‐ 確率分布を近似する手法 MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ），変分推論 2019/6/19 -38-

本輪講と本の内容との対応 • 第二回（6/26） ‐ 緑本3章：ベイズ推定の基本的な考え方の理解（本日の内容をより数学的に） • 第三回（7/3） ‐ 緑本4章：複雑なモデルに対するベイズ推定の使用（変分推論，MCMC）
• 第四回（7/10） ‐ 青本2-4章：ガウス過程の導入と最尤推定 • 第五回（7/17） ‐ 緑本5章，青本5-6章：より実践的な内容の紹介 2019/6/19 -39-

グラフィカルモデル • よく論文等にも書かれることが多いので各自読んでおくと今後便利かと思います（表記の話なのでここでは割愛します） 2019/6/19 -40- ProMPsの論文 PILCOの論文 [1]
Paraschos, A., Daniel, C., Peters, J. R., & Neumann, G. (2013). Probabilistic movement primitives. In Advances in neural information processing systems (pp. 2616-2624). [2] Deisenroth, M., & Rasmussen, C. E. (2011). PILCO: A model-based and data- efficient approach to policy search. In Proceedings of the 28th International Conference on machine learning (ICML-11) (pp. 465-472).

Review • 機械学習の流れ ‐ データ収集 ‐ モデリング ‐ パラメータ推定 •
最尤推定vsベイズ推定 2019/6/19 -41-

Appendix

参考：GAN[1]とは？ 2019/6/19 -43- 生成器（Generator）と識別器（Discriminator）を同時に学習させることで，“それっぽい”画像（軌道）生成を行う手法識別器が間違える [1] I. J. Goodfellow,
J. Pouget-abadie, M. Mirza, B. Xu, and D. Warde-farley, “Generative Adversarial Nets,” pp. 1–9. GAN = Generative Adversarial Nets 敵対的生成ネットワーク敵対的とは．．．？

( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) min max , log log 1 data z p p G D V D G E D E D G     = + −     x x z z x z 参考：GAN[1]とは？ • 評価関数 2019/6/19 -44- ( ) ~ z p z 識別器Dが「本物データ」を「本物」と判別識別器Dが「生成データ」を「偽物」と判別生成器は誤識別させたい識別器は正しく判別 [1] I. J. Goodfellow, J. Pouget-abadie, M. Mirza, B. Xu, and D. Warde-farley, “Generative Adversarial Nets,” pp. 1–9.

参考：尤度とは？ 2019/6/19 -45- 尤度関数が確率分布ではない理由表が出る確率がθのコインがあったときにそのコインを2回投げて，“表表”と観測されたとする．この時のパラメータθの尤度（パラメータθのもとでデータDの得られやすさ）について考えてみる ➔もしθが0.9なら，その尤度は，0.81（0.9×0.9）になる ➔もしθが0.7なら，その尤度は，0.49（0.7×0.7）になる
➔もしθが0.5なら，その尤度は，0.25（0.5×0.5）になる ➔もしθが0.2なら，その尤度は，0.04（0.2×0.2）になる尤度関数を積分する（θが0-1の範囲）と1/3になる ➔確率密度関数なら1 データが固定されて，パラメータを動かしている 2 L  = 尤度は確かにp(D|θ=0.5など)で求められるのですが考え方が異なります

参考：尤度とは？ 2019/6/19 -46- 尤度関数が確率分布ではない理由表が出る確率がθのコインがあったときにそのコインを2回投げて，“表裏”と観測されたとする．この時のパラメータθの尤度（パラメータθのもとでデータDの得られやすさ）について考えてみる ➔もしθが0.9なら，その尤度は，0.09（0.9×0.1）になる ➔もしθが0.7なら，その尤度は，0.21（0.7×0.3）になる
➔もしθが0.5なら，その尤度は，0.25（0.5×0.5）になる ➔もしθが0.2なら，その尤度は，0.16（0.2×0.8）になる尤度関数を積分する（θが0-1の範囲）と1/6になる ➔確率密度関数なら1 データが固定されて，パラメータを動かしている ( ) 1 L   = − 尤度は確かにp(D|θ=0.5など)で求められるのですが考え方が異なります

参考：尤度とは？ 2019/6/19 -47- 確率は確率である理由（当たり前）表が出る確率がθ（=0.2）のコインがあったときにそのコインを2回投げて，“表表”と観測されたとする．この事象の起きる確率は？ ➔表表，その確率は，0.04（0.2×0.2）になる ➔表裏，その確率は，0.16（0.2×0.8）になる ➔裏表，その確率は，0.16（0.8×0.2）になる
➔裏裏，その確率は，0.64（0.8×0.8）になる和が1になる！パラメータが固定されて，データを動かしている ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 2 2 1 1 1 1 x x x x p     − − = −  −

頭の体操：病気の検査での例 2019/6/19 -48- 日本人の0.01%がかかっている病気についてこの病気の検査方法では、実際に病気かかっている人が陽性と判定される確率が95% 逆にかかっていない人が陰性と判定される確率は80%であると言われていますある人がこの病気の検査を受けて陽性という判定を受けた時本当にこの病気にかかっている確率はいくらでしょうか。[1] 問題：（すべてが確率の値として与えられるケース） A
1 B ：検査で陽性になる事象：検査で陰性になる事象 C A ：病気である事象 2 B ：病気でない事象知りたいのは ( ) 1 | p B A [1] https://bellcurve.jp/statistics/course/6448.html

頭の体操：病気の検査での例 2019/6/19 -49- ( ) ( ) ( ) (
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 1 1 2 2 , | | | | p B A p B A p A p A B p B p A B p B p A B p B = = + A 1 B ：検査で陽性になる事象：病気である事象 2 B ：病気でない事象 ( ) p A =検査で陽性と判定される確率 =病気の人が陽性と判定される確率+病気でない人が陽性と判定される確率 ( ) ( ) 1 1 | p A B p B ( ) ( ) 2 2 | p A B p B ベイズの定理

頭の体操：病気の検査での例 2019/6/19 -50- ( ) 1 0.0001 p B =
= ( ) 1 | 0.95 p A B = = ( ) 2 | 0.80 C p A B = = 病気である確率 ( ) 2 1 0.0001 0.9999 p B = = − = 病気でない確率病気である人が陽性となる確率病気でない人が陰性となる確率 ( ) 2 | 1 0.80 0.20 p A B = = − = 病気でない人が陽性となる確率これらを用いて計算！！

頭の体操：病気の検査での例 2019/6/19 -51- ( ) ( ) ( ) (
) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 1 2 2 | | | | 0.0001 0.95 0.0001 0.95 0.9999 0.20 0.000475 p A B p B p B A p A B p B p A B p B = +  =  +  = 検査で陽性とされても病気である確率はわずか0.0475%

機械学習・確率輪講（第一回）

機械学習・確率輪講（第一回）

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