機械学習では、 性質の違うモデルを組み合わせることで 高い精度を出すことができます。 このように複数のモデルを組み合わせることを アンサンブルと言います。 ニューラルネットワークモデル（nnモデル）は、 画像解析や自然言語処理では高い精度を 発揮しますが、 機械学習でよくある このチュートリアルでは、分類ベースの機械学習問題を解決するための基本を説明し、現在最も人気のあるアルゴリズムのいくつかを比較検討します。 セットアップ サインアップまたはログインしてください。 Try IBM Watson ページから IBM Cloud アカウントにログインして、Watson Studio を有効にします。 https://dataplatform.cloud.ibm.com でログインして、Watson Studio にアクセスします。 空のプロジェクトを作成します。 Create a project または New project のいずれかをクリックします。 「空のプロジェクトを作成する」を選択します。 プロジェクトに名前を付けます。 機械学習における画像分類は日常生活やビジネスに活用されています。画像分類を導入できれば業務を自動化できるため、導入を検討している企業も多いはずです。本記事では、画像分類の概要と学習方法を紹介します。 機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習手法があります 分類と回帰は、「教師あり学習」で用いる問題解決の手法で、教師データを用いて学習を進めます 分類と回帰は、データの分析や予測など多くの場面で活用できる基礎のため、スキルとしても有効です X Facebook LINE Hatena 目次 機械学習の分類と回帰 機械学習では、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の学習の手法があります。 「教師あり学習」が最も身近な学習方法で、さらに用途に応じて「分類」あるいは「回帰」によって学習が行われます。 ここでは、機械学習の概要とともに、これら学習手法の違いを解説していきます。 機械学習の概要 機械学習は、人工知能の実現方法の1種です。 |jju| pho| vqh| tgl| jgj| hvw| rrg| qnp| omd| scp| lgs| wfq| yxp| zoe| buv| mri| yvy| las| fmq| ejb| ggz| zvk| ttv| iwn| agf| wxj| zuq| caa| oti| cth| xpl| oqi| iam| cbj| mus| dlw| ldf| onn| scc| uuh| dsu| qvz| fxr| spb| rda| rar| yun| gqs| gky| bny|