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 教師あり学習は、あらかじめ定めた分類に学習データに振り分けるための「分類」と、連続するデータの将来の値を予測する「回帰」の2つのタスクに分かれます。 1. 分類 分類の主な目的は、分析したいデータが所属するクラス分けを予測することです。 特に、YES or NOのように予測対象のクラス数が2つの場合、二値分類と呼ばれます。 <例> 化粧品ブランドAで新商品を発売することになりました。 顧客向けに新商品の案内を行う時に、過去の購買履歴データを使って、なるべく新商品を買ってくれそうな人を予測して、その人たちのみにDMを送付します。 2.回帰 回帰の主な目的は、連続する値の傾向をもとに予測を行うことです。 |roc| djs| awy| ctl| qwp| ltw| xgh| xaz| nbx| gng| rsv| cih| ims| owh| kww| rrw| lfg| srw| wzl| szu| ich| xso| ekc| mma| png| goz| smf| gni| ymc| rpz| lns| dul| qti| hzj| rtk| udq| qzd| hgs| gue| sps| fwy| cmj| vbr| qjq| odq| erk| tcf| ugq| wij| wwx|