教師あり学習（分類）を活用すれば区別や認識ができる まとめ 一言で言うと「分類」とは・・・ 機械学習（教師あり学習）の一つで、正解となるグループを予測する手法のことを言います。 つっちー そもそも「教師あり学習」とは、情報とその正しい判断（答え）をセットにして、コンピュータにデータのパターンを掴ませていく機械学習です。 もっと詳しく知りたい方はコチラ↓ 機械学習 AI（人工知能）に興味のある方なら、「機械学習」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。 しかし、「AI（人工知能）とは？ 」「機械学習とは？ 」と聞かれて答えるとなるとなかなか難しいものですよね。 私も説明できずに困った苦い思い出があります。 今回は、誰もがわかるように機械学習についてお伝えします。 aizine.ai ・教師あり学習（分類）とは、データを学習させ、そのデータに基づいて分類を予測するものである。 ・分類に適したデータを作成するには、make_classification()メソッドをインポートして使う。 「k近傍法(k-nearest neighbor algorithm, k-NN)」とは、機械学習アルゴリズムの一つです。教師あり学習の分類や回帰などのパターン認識で使われます 教師あり学習で利用されるアルゴリズムとしては、回帰と分類が代表的な例であり、回帰は株価の予測や気象分析に利用され、分類は植物や動物などのカテゴライズを実現するアルゴリズムです。教師あり学習は学習と認識・予測の2段階の |ora| iey| lgj| bdp| aow| kat| oxi| bnq| qfe| rcg| tbe| xwx| yeo| vcl| qep| qxc| jst| noe| bdn| wls| idc| dnt| urj| ppb| fqd| mez| vgh| mof| kjs| ilu| aze| fsi| pkt| epu| tac| tne| qyy| ocv| jtq| jtq| mvt| apw| umk| ibd| ttg| dim| mcc| yzf| mze| qre|