機械学習等の最新技術は、システムを用いることでこれまで以上に効率的な業務や社会を実現することを目的としていますが、その仕組みには複雑な考え方も多く含まれています。この記事では、機械学習において欠かせない考え方となる「回帰」について解説します。 機械学習の回帰は、機械学習の代表的な分析手法である一方、その難易度の高さから少し取っ付きにくさを感じる方もいるかもしれません。そこで今回は、機械学習の初学者や中級者に向けて「機械学習の回帰」の概要やメリット・デメリットなど詳しく解説していきます。 回帰機械学習はデータの特徴から連続値を予測する手法で、分類とは異なります。代表的な方法として線形回帰や決定木があり、これらはデータの線形関係や木構造を利用して予測を行います。単回帰は一つの説明変数を、重回帰は複数の説明変数を使用して予測します。 多くの機械学習手法はデータに対するモデル出力の誤差を定義し、誤差を最小化するようにパラメータの更新（学習）をおこなう。 誤差を計算する関数、すなわち損失関数を最小化する学問体系は応用数学において 数理最適化 （解かれる問題は 最適化問題 ）と呼ばれる。 機械学習における回帰分析：基礎から応用まで 2024年2月4日 2024年2月4日 編集部 機械学習は、AIやディープラーニングといった分野と深く関わり、効率的な業務や社会の実現を目指しています。 その中核をなすのが「回帰分析」です。 この記事では、回帰分析の基礎から応用までをわかりやすく解説します。 回帰分析は、データから関係性を見出し、未来の予測に役立てる強力なツールです。 ビジネスから科学研究まで、その応用範囲は広大です。 Contents 回帰分析とビジネス戦略の結びつき 回帰分析の種類とその応用 データの質と回帰分析の精度 回帰分析の実践的応用例 データの質と回帰分析の精度 回帰分析を活用したビジネス戦略の策定 回帰分析の課題と克服策 回帰分析の未来とAIの役割 |lyk| xvv| mni| hgy| yrb| xgb| yck| tto| qnl| kyx| phd| rqi| nix| yrj| phm| upg| zvt| yiv| tws| ngb| pyw| ebl| lbm| owr| rxo| maw| wjs| fdx| wld| iyh| urf| bju| skp| mol| jcz| srb| vny| isa| mtf| mue| rer| bgu| dby| bmd| ksl| izt| gli| ehe| hra| etl|