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機械学習の基礎
機械学習とは
明示的にプログラムしなくてもAIに学習する能力をコンピューターに持たせる研究分野。
機械学習の代表的な用途
・回帰予測
・分類
・異常検知
・生成
機械学習の代表的な手法
・教師あり学習: 特徴量+正解ラベル
・教師なし学習: 特徴量のみ
・強化学習: 最大限の報酬のために行動を最適化
教師あり学習
目的は、2つのデータの関係性を見出し、予測する値を正解に近づけること
・分類問題を解く: 種類を分ける
・回帰問題を解く: 連続値を予測するタスク。予測するための関数を求める
教師なし学習
目的は、データの持つ構造を浮かび上がらせること
・クラスタリング
・次元削減
半教師あり学習
教師あり学習、教師なし学習の組み合わせ。
データが足りない場合や、ラベル付けコストの削減に利用される。
強化学習
最大限の報酬のために行動を最適化。
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