この記事は、機械学習と AI 開発に役立つデータ構造の特定のサブセットの概要と、説明および実装例を示します。
データ構造は、ある意味ではアルゴリズムの構成要素であり、あらゆる AI または ML アルゴリズムが効果的に機能するために不可欠です。これらの構造は、多くの場合、データの単純なコンテナと考えられていますが、それ以上のものです。それ自体が非常に豊富なツールであり、アルゴリズムのパフォーマンス、効率、および全体的な計算の複雑さに、これまで考えられていた以上に大きな影響を与える可能性があります。したがって、データ構造の選択は、慎重に検討する必要があるタスクであり、データの処理速度、ML モデルが動作できる規模、さらには特定の計算問題の実現可能性を決定する可能性があります。
この記事では、AI と ML の分野で重要なデータ構造をいくつか紹介します。この記事は、実務家と学生、そして AI と ML の愛好家を対象としています。この記事を書くことで、AI と ML の分野で重要なデータ構造に関する知識を提供し、これらの構造をいつ、どのように効果的に使用して最大限の効果を得るかについてのガイドラインを提供することを願っています。
一連のデータ構造をそれぞれ見ていく中で、それらの構造が使用される可能性のある AI および ML シナリオの例が示されます。各構造には独自の長所と短所があります。実装はすべて、データ サイエンス分野で非常に人気の高い言語である Python で提供され、AI および ML のさまざまなタスクに適しています。これらのコア ビルディング ブロックを習得することは、データ サイエンティストが直面する可能性のあるさまざまなタスクに不可欠です。たとえば、大規模なデータ セットの並べ替え、高速でメモリ使用量が少ない高性能アルゴリズムの作成、論理的かつ効率的な方法でのデータ構造の維持などです。
単純な配列と動的配列の基礎から始めて、リンク リストやバイナリ検索ツリーなどのより高度な構造に進み、最後にハッシュ テーブルについて説明します。ハッシュ テーブルは非常に便利で、学習の投資に対する優れたリターンをもたらす構造です。これらの構造の機械的な生成と、AI および ML アプリケーションでの実際の使用の両方について説明します。理論と実践の組み合わせにより、読者は特定の問題に最適なものを判断し、堅牢な AI システムにこれらの構造を実装するために必要な理解を得ることができます。
この記事では、配列と動的配列から始めて、AI と機械学習にとって極めて重要なさまざまなデータ構造について詳しく説明します。各データ構造の特性、利点、制限を理解することで、実践者は AI システムの効率性と拡張性を高める情報に基づいた選択を行うことができます。
おそらく最も基本的なコンピューター サイエンスのデータ構造である配列は、隣接するメモリ位置に格納された同じタイプの要素のコレクションであり、各要素に直接ランダムにアクセスできます。動的配列は、Python のリストと同様に、単純な配列に基づいていますが、自動サイズ変更が追加されており、要素が追加または削除されると追加のメモリが割り当てられます。この自動メモリ割り当て機能は、動的配列の核心です。配列を使用するのに最適な場合に関するいくつかの基本的な提案には、一見線形にデータを走査する問題や、機械学習アルゴリズムが取り込む可能性のあるサイズが不変のデータセットなど、要素数がまったく変動しない問題が含まれます。
まず、利点について説明しましょう。
配列は、おそらく理解が簡単で便利なため、コンピュータ サイエンス教育のほぼあらゆる場所で取り上げられており、授業で自然に取り上げられる科目です。コンピュータのメモリ位置からランダムな要素にアクセスする際の時間計算量が O(1)、つまり一定であるため、実行時の効率が最優先されるシステムでは配列が好まれます。
ML の世界では、配列と動的配列は、データセットを処理し、通常は特徴ベクトルと行列を配置するために不可欠です。NumPy などの高性能数値ライブラリは、データセット全体でタスクを効率的に実行するルーチンと組み合わせて配列を使用し、モデルのトレーニングに必要な数値データの迅速な処理と変換、および予測への使用を可能にします。
Python のあらかじめ構築された動的配列データ構造であるリストを使用して実行されるいくつかの基本的な操作は次のとおりです。
リンク リストは、一連のノードで構成されるもう 1 つの基本的なデータ構造です。リスト内の各ノードには、データとリスト内の次のノードへのポインターの両方が含まれます。単一リンク リストは、リスト内の各ノードがリスト内の次のノードのみを参照し、前方への移動のみを可能にするリストです。一方、二重リンク リストは、次のノードと前のノードの両方を参照し、前方と後方への移動が可能です。このため、リンク リストは、配列が最適な選択肢ではないタスクに対して柔軟なオプションとなります。
リンク リストは、要素数が不明で、挿入や削除が頻繁に必要となる構造に特に役立ちます。このようなアプリケーションでは、動的なデータが必要で、変更が頻繁に行われる状況で役立ちます。実際、リンク リストの動的なサイズ設定機能は、リンク リストの長所の 1 つです。要素数を事前に十分に予測できず、その結果かなりの無駄が発生する可能性がある場合に最適です。大規模なコピーや書き換えによる大きなオーバーヘッドなしでリンク リスト構造を微調整できることは、特にデータ構造の定期的な調整が必要になる可能性がある場合に明らかな利点です。
AI や ML の分野では配列ほど有用性はありませんが、リンク リストは、遺伝的アルゴリズムでのデータ プールの管理や、個々の要素に対する操作が定期的に実行されるその他の状況など、迅速な変更が可能な高度に可変なデータ構造が必要な特定の用途で使用されます。
リンク リスト アクションの簡単な Python 実装を作成してみましょう。もちろん、問題ありません。次の基本的なリンク リスト実装には、各リスト要素を表す Node クラスと、ノードの追加や削除などのリストの操作を処理する LinkedList クラスが含まれていることに注意してください。
上記のコードの説明は次のとおりです。
上記の LinkedList コードの使用例を次に示します。
ツリーは、ノード間に親子関係が存在する非線形データ構造 (配列と比較) の例です。各ツリーにはルート ノードがあり、階層構造でノードには 0 個以上の子ノードを含めることができます。バイナリ サーチ ツリー (BST) は、各ノードに最大 2 個の子 (一般に左の子と右の子と呼ばれる) を含めることができるツリーの一種です。このタイプのツリーでは、ノードに含まれるキーは、それぞれ、左のサブツリーに含まれるすべてのノード以上であるか、右のサブツリーに含まれるすべてのノード以下である必要があります。BST のこれらのプロパティにより、ツリーのバランスが保たれていれば、検索、挿入、および削除操作をより効率的に行うことができます。
BST は、処理するデータセットに関して多くの検索、挿入、または削除操作が必要な場合に特に効果的です。頻繁に変更されるデータセットでデータに頻繁にアクセスする場合、BST はより適しています。
さらに、ツリーは、ファイル システムや組織図のように、データ間のツリーのような関係を作成する方法で階層データを記述するための理想的な構造を表します。そのため、ツリーは、この種の階層データ構造が重要なアプリケーションで特に役立ちます。
BST は、アクセス、挿入、削除操作の平均時間計算量が O(log n) であるため、検索操作が高速であることを保証できます。このため、迅速なデータ アクセスと更新が必要なアプリケーションでは特に興味深いものとなります。
機械学習の分類や回帰タスクに広く使用されているツリーデータ構造の一種である決定木は、特徴によって決定されたルールに基づいてターゲット変数を予測するモデルの構築を可能にします。ツリーは、ゲームプログラミングなどの AI でも広く使用されています。特にチェスなどの戦略ゲームの場合、ツリーはシナリオをシミュレートし、最適な動きを指示する制約を決定するために使用されます。
Python を使用して、挿入、検索、削除メソッドを含む基本的な BST を実装する方法の概要を次に示します。
上記コードの説明:
上記の BST コード実装の使用例を次に示します。
ハッシュ テーブルは、高速データ アクセスに適したデータ構造です。ハッシュ関数を利用して、一連のスロットまたはバケットへのインデックスを計算し、そこから目的の値を返します。ハッシュ テーブルは、これらのハッシュ関数のおかげでほぼ瞬時にデータにアクセスでき、アクセス速度を低下させることなく大規模なデータセットに拡張できます。ハッシュ テーブルの効率は、エントリをバケットの配列全体に均等に分散するハッシュ関数に大きく依存しています。この分散により、異なるキーが同じスロットに解決されるキーの衝突を回避することができます。適切なキーの衝突解決は、ハッシュ テーブルの実装における中心的な懸念事項です。
ハッシュ テーブルは、順序付けされたデータを必要とせず、迅速な検索、挿入、削除が必要な場合に最もよく使用されます。操作を高速化するために、キーを介してアイテムにすばやくアクセスする必要がある場合に特に便利です。ハッシュ テーブルの基本操作の一定時間複雑性により、特に時間が重要となる状況で、高性能な操作が求められる場合に非常に便利です。
これらは、データサイズが大きくなってもパフォーマンスが低下することなく、高速にデータを検索できるため、大量のデータを処理するのに最適です。AI は大量のデータを処理する必要があることが多く、検索や取得にハッシュ テーブルを使用することは非常に理にかなっています。
機械学習では、ハッシュ テーブルは大規模なデータ コレクションの特徴インデックス作成に役立ちます。前処理やモデル トレーニングでは、ハッシュ テーブルを介して迅速なアクセスとデータ操作が容易になります。また、特定のアルゴリズムをより効率的に実行することもできます。場合によっては、k 近傍法の計算中に、すでに計算された距離を保存し、ハッシュ テーブルから呼び出して、大規模なデータセットの計算を高速化できます。
Python では、辞書型はハッシュ テーブルの実装です。Python 辞書の使用方法と衝突処理戦略については、以下で説明します。
AI と機械学習モデルの基礎となるデータ構造をいくつか調査すると、基盤となるテクノロジーのこれらの比較的単純な構成要素のいくつかがどのような機能を持つかがわかります。配列の固有の線形性、リンク リストの適応性、ツリーの階層構造、ハッシュ テーブルの O(1) 検索時間は、それぞれ異なる利点をもたらします。これを理解することで、エンジニアはこれらの構造を最大限に活用する方法を知ることができます。これは、まとめる機械学習モデルとトレーニング セットだけでなく、それらの選択と実装の背後にある理由にも役立ちます。
機械学習や AI に関連する基本的なデータ構造に習熟することは、意味のあるスキルです。このスキルセットを学べる場所は、大学からワークショップ、オンライン コースまで数多くあります。オープンソース コードでさえ、専門分野のツールやベスト プラクティスに慣れる上で貴重な資産となります。データ構造を扱う実践的な能力は、見逃せないものです。今日、明日、そしてその後のデータ サイエンティストや AI エンジニアの皆さん、実践し、実験し、利用可能なデータ構造資料から学んでください。
マシュー・メイヨー (@mattmayo13) は、コンピューターサイエンスの修士号とデータマイニングの大学院ディプロマを取得しています。編集長として、マシューは複雑なデータサイエンスの概念をわかりやすくすることを目指しています。彼の専門分野には、自然言語処理、機械学習アルゴリズム、新興 AI の調査などがあります。彼は、データサイエンス コミュニティの知識を民主化するという使命に突き動かされています。マシューは 6 歳の頃からコーディングをしています。
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元記事: https://translate.google.com/translate?sl=auto&tl=ja&hl=ja&u=https://www.kdnuggets.com/guide-data-structures-ai-and-machine-learning