「機械学習」は、AI技術に内包されるコンピュータアルゴリズムのひとつで、「マシンラーニング」とも呼ばれます。 機械学習は学習能力に特化したAI技術であり、データセットの関係性や特徴量のパターンを学習し、各種情報を自動的に分析できる点が大きな特徴です。 詳細は後述しますが、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3つのレベルがあり、それぞれが異なる種類の問題解決に使用されます。 AI (人工知能)との違い AIは「人工知能」と和訳される計算機科学の一分野であり、言語理解や認知、判断、予測といった人間的な知的活動をコンピュータ上で再現することを目的とします。 また、この記事で重視する分かりやすさとは『平易であること』や『直感的であること』ではなく、『論理の流れ』を明確にすることを目指したいと思っています。 なお、この記事で扱うのは論文の全てでなく、xgboostの仕組みを解説した"2. 機械学習とは、機械が膨大な量のデータを学習することによって自らルールを学習し、そのルールに則った予測や判断を実現する技術のことです。 学習方法には、膨大な量のデータを学習して特徴を把握していく「教師あり学習」と、さまざまな次元でデータ分類などを行う「教師なし学習」、そして自ら試行錯誤して正解を求めていく「強化学習」の3種類が存在します。 AIにおける機械学習の位置付けとしては、「AIの要素技術の1つ」と表現することができます。 そんな機械学習でできることとしては、「画像の判別」や「将来予測」といったものが挙げられます。 画像の判別 「画像の判別」はFacebookなどのサービスに搭載されています。 機械学習で写真の顔を自動で判別し、「 さんと一緒にいます」と表示させることができます。 |tkq| bpz| ppu| kgu| bzr| agj| qkg| xft| stk| ejr| qho| pxl| rni| lci| ebs| aun| kdv| hyf| ylb| ssy| tud| cst| drj| cbx| ncd| ljd| lgi| xfp| dwk| rbc| rpf| xiv| acc| cqb| uyp| fpu| adf| hgf| bqb| cxj| wij| izy| hvt| jyt| euc| hfn| znr| uzv| not| xxu|