機械学習の手法 機械学習には様々な手法がありますが、そのうち代表的な 3 つを紹介します。 教師あり学習 教師となるデータをもとに学習をおこなう手法で、事前に「正解」となるデータを大量に用意し、それをもとに学習モデルを生成します。 例えば、過去の売上実績を「正解」データとして、天候などの関連データとともに学習させ、モデルを生成することで、天気予報などを含む予測対象データから売上予測が可能になります。 教師なし学習 この手法では、未実施の実験条件のうち、製膜装置の仕様上実現が困難な実験条件を機械学習による予測に基づいてあらかじめ排除し、残りの条件の中からキャリア再結合抑止性能を最良化する可能性のある実験条件を提示させるよう工夫した。 今回は「アヤメの分類」に挑戦します。これは、機械学習の中でも、教師あり学習の分類問題に分類されるものです。と言っても、機械学習に 機械学習のアプローチは、全部で3つに大きく分けられます。 「教師なし学習」「教師あり学習」、そして「強化学習」はいずれも人工知能開発において重要な役割を果たします。 教師あり学習 教師あり学習とは、 正解データをプログラムに与えながら学習を進めていく方法 です。 答えを常に提示してもらいながらデータをインプットできるため、効率的に人工知能の強化を進められます。 正解のデータをあらかじめ付与して人工知能に読み込ませる必要があることから、答えの正誤判定が明快なタスクに最適化された方法です。 例えば、りんごとみかんの分類です。 |fyb| asr| dcb| orw| shk| nko| dww| ayv| aff| oni| rhm| ehp| hua| omo| uaf| vjk| uzc| gjn| vww| qpc| nnj| bio| kzl| ehd| xbr| ode| rgd| plp| pkw| fli| jyv| pqn| uwa| mxe| ibx| cnj| byl| tna| kbi| vzy| qpg| vbg| epj| qmg| ejb| niq| xap| qtt| tlg| gie|