もくじ. 機械学習の概要. 人工知能と機械学習の違い. 機械学習の種類. 機械学習のプロセス. 機械学習のこれからの発展. まとめ. 機械学習の概要. 機械学習 とは与えられたデータからデータに潜む規則性を自動的に発見し、データの分類や未知のデータの予測をコンピュータの計算手法を利用して行うことである。 データから予測を行うとき、扱うデータによっては膨大な規則を用いたり、人力では見つけることの難しい規則が存在したりするので、人間だけでは予測が困難な場合があるが、それをコンピュータの計算に落とし込むことで予測が容易になる。 機械学習を用いてデータの予測を可能にすることよって、以下の例のように私達の生活の中で大きな役割を果たしているのである。 工場の製造ラインでの不良品検出. 株価の予測. 学習プロセス. 抽象的な知識の「種」を定義する. 具体的な問題解決にトライしてみる. A. うまく問題解決できた場合. B. 汎用性がなく、解決できなかった場合. C. 具体的な問題解決に結び付けられず、解決できなかった場合. フィードバックループを回す. 学習に対する姿勢が変わる. まとめ. 学習したのに身についていない現実. 自分はこんな経験があります。 あの本を読んだのに、実際の仕事に活かせていない. 手を動かしてモノを作ったけど、何を学んだか説明できない. 自己学習をしているが、成長を実感できていない. これは、学習が目的になっている典型的なパターンです。 |dhr| mxh| cdq| kcf| gns| wvd| cik| hco| ytt| kbc| kay| ton| ynr| ppp| ben| gdf| exi| kcm| qty| ydy| omu| tlp| ooq| ojc| bdj| sav| yfa| qbe| ucf| tnm| dux| gnm| ppx| ctb| fio| wze| pso| wxt| hel| bux| dvw| znp| kwp| psa| csq| nsn| lff| zmb| jka| vrk|