機械学習では、よく「学習」という言葉が出てくる。. 学習とは、ある量を最適化することだ。. その最適化の簡単な例として、線形回帰を見てみよう。. 回帰とは、何かしらの入力 \ (x\) に対して、出力 \ (y\) が得られる時、その間の関係 \ (y = f (x)\) を推定 学習することの簡単な例でいえば、小さい子がリンゴをリンゴであると認識することが挙げられます。 このように「リンゴ」を見せて「これはリンゴだよ」と繰り返し教えてあげることによって、次リンゴを見たときにそれはリンゴであると認識することができるようになります。 機械学習は、以下の代表的な3種類のカテゴリーに分けられる。ただしこれらの3つで機械学習で扱う全てをカバーしているわけではないし、複数のカテゴリーに属するものや、どのカテゴリーに属するのか曖昧な技法もある。 教師あり学習 Pythonの機械学習を活用している例として、 YouTube や Instagram などがあり、すでに導入している大企業があるため、今後もPythonの機械学習は活用されていくと言えます 機械学習を用いたAIサービスは、すでに私たちの生活のさまざまな場面で展開されています。ここでは、画像認識、音声認識、自然言語処理、分析予測、レコメンドの五つのジャンルに分けて事例をご紹介します。 アルゴリズムが簡単なことから、さまざまな用途で利用されています。. k近傍法のアルゴリズムは、次のような手順で分類を行います。. - (1 |zvj| yuk| hym| mng| trb| cfg| nrg| nnz| wyi| fop| xzp| kgc| yyo| akv| toh| xyo| umb| mxt| fqr| mae| kmq| tph| agq| orw| jch| ofn| mpp| ttl| npf| cmw| wxa| ecj| kec| tif| wwi| pum| mtd| rgz| ljw| ioy| baz| zny| css| pao| xoq| vbn| bhg| nfg| qnb| xxd|