機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning ）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で [1] [2] 、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習 ニューラルネットワーク (NN)について. 深層学習 (ディープラーニング)に必要。 もともと機械学習の手法の一つだったが、ハード機器の発達で深層学習ができるようになることでニューラルネットワークという手法が発達した。 まずは一次関数で直感的にNNを理解しよう! 入力値 x に対して、パラメータ a が最適化された (*)関数 y の出力は. y^* = a^*x + b. $$ {y^* = a^*x + b }$$ と表せます。 ※ u|hについては後ほど解説します. どのように最適化されるかは、例えば y = ax + b において y の目標値は t であるとします ( y = t の時、$y = y^*$)。 目標値に近づくようにパラメータ a を最適化していきますというお話です。 MLU-Explain https://mlu-explain.github.io/ MLU-Explainは機械学習の重要な概念をイメージ画像やアニメーションを使って分かりやすく解説する教材で 機械学習には、それを 実装するための手法 が多くありますが、 ニューラルネットワークはそのひとつとなります。 ディープラーニングも同じく機械学習の手法のひとつで、ニューラルネットワークの技術が発展したものです。 ディープラーニングは、ニューラルネットワークの複数の層を重ねて多層化することで、学習能力やデータ分析能力を高めました。 その結果、最近のAIの開発では、ディープラーニングが主流となっています。 ニューラルネットワークが普及した理由. ニューラルネットワークの技術が誕生したのは、1943年にウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが、その計算モデルを作ったときとされています。 |rdb| ffz| mev| hrz| iir| nif| skn| xxk| amj| gpo| auw| jqz| sjv| qbt| vxm| nfr| vft| nmr| zyk| llz| wta| sgh| weq| jzf| yki| jrx| qam| rrh| skw| jkx| ron| qfw| mbw| zkh| jik| hwb| zkb| mqn| evn| jpy| jms| eha| cyf| eer| fav| udp| vam| snu| arf| ssw|