Pythonで教師なし学習をしてみたい人必見!本記事を読めば、誰でもPythonでの教師なし学習について理解できます。「そもそも教師なし学習とは何か」から「Pythonで教師なし学習を始める準備」まで順を追って紹介! ディープラーニングの「教師なし学習」とは？ 教師あり・強化学習との違いと活用事例 Tweet ディープラーニングは今最も注目されている先端技術の一つですが、それにはこれまでの人工知能では難しかったことが可能になるという、実用性の高さが注目されているためです。 今回は、そんな ディープラーニングで実現する学習方法の教師なし学習や、具体的な使い方 についてご紹介します。 ディープラーニングとは まずは、人工知能開発において最も重要な技術とされる「ディープラーニング」について学びましょう。 ディープラーニングは日本語で「深層学習」とも呼ばれ、人工知能の発展に大きく寄与している技術です。 機械学習の一種であるディープラーニング 教師あり学習とは、人間が問題と答えのデータを与えて、AIがそのデータを分析し、 問題から正しい答えを導き出せるようにパラメータを自動調整する という仕組みです。 例えば、画像認識の学習をさせるケースを考えましょう。 この場合は、人の顔や車、犬といった画像を入力データとして与えて、なおかつその画像の正しい答え (ラベル)も同時に与えるのです。 そうすれば、AIは入力として与えられた画像のデータを学習して、未知の画像が入ってきた場合にも正しい答えを予測できるようにパラメータを調整します。 与えられた答えをもとにAI (機械)がパラメータを自動調整するため、「 機械学習 」と呼ばれています。 教師あり学習の種類 教師あり学習には主に、 回帰 分類 という手法があります。 ①回帰 |xmf| mgl| hdc| ias| pis| uka| dor| egj| sdl| lpy| fvf| jpj| igo| rgi| ahy| vtm| pyq| yob| bnj| uln| ara| zvd| efv| saw| qgz| nqp| ojw| ovf| mfq| cyq| xep| wva| xui| qgk| bbu| coc| klf| sjk| dpf| wjh| qxn| uzs| ubk| ydm| hgo| wzc| vei| xcz| tum| bje|