機械学習について
Machine Learning(ML) - 技術トレンド調査サイト
機械学習が活用されるもの
- 迷惑メールフィルタ
- 商品の推薦レコメンドシステム
- 株価の予測
- クレジットカードなどの悪用検知
- 音声アシスタント
- チェットボット
- スマートホーム端末
- 自動運転など
学習手法
教師あり学習
入力データとデータが何かと分かるラベル(教師データ)を用意して学習させる。
学習の初めは精度(解答)が低いが学習に時間をかけると段々と精度が向上していく。
教師なし学習
教師データを用意せずに入力データのみで学習をさせる。
精度は入力データ間の距離や類似度、統計的な性質にもとづいてクラスタリングして求める。
半教師あり学習
教師データがある入力データとないデータを使って学習させる。
強化学習
定めた評価基準によって報酬を与えて、報酬が増えるにはどうすべきかを学習していく。
教師ありと教師なし学習の特徴を併せ持った中間的な学習手法である。
アルゴリズムの分類
分類
- Classification
回帰
- Regression
クラスタリング
- Clustering
次元削減
- Dimensionality Reduction
