機械学習 - はじめに

機械学習は、人工知能の一分野です。人工知能の研究は、「推論」への焦点から「知識」への焦点、そして「学習」への自然かつ明確な道筋をたどります。明らかに、機械学習は人工知能を実現する方法です。つまり、人工知能の問題を解決する手段として機械学習を使用します。過去 30 年間で、機械学習は、確率論、統計、近似理論、凸解析、計算複雑性理論、その他の分野を含む多分野の学際的な主題に発展しました。機械学習理論には主に、コンピューターが自動的に「学習」できるようにするアルゴリズムの設計と分析が含まれます。機械学習アルゴリズムは、データを自動的に分析してパターンを取得し、そのパターンを使用して未知のデータを予測するアルゴリズムの一種です。学習アルゴリズムには多数の統計理論が含まれるため、機械学習は、統計学習理論としても知られる推論統計と特に密接に関連しています。アルゴリズム設計の観点から見ると、機械学習理論は、達成可能で効果的な学習アルゴリズムに焦点を当てています。多くの推論問題はプログラムなしでは理解するのが難しいため、機械学習の研究の一環として、扱いやすい近似アルゴリズムを開発します。

機械学習は、データ マイニング、コンピューター ビジョン、自然言語処理、生体認証、検索エンジン、医療診断、クレジット カード詐欺の検出、証券市場分析、DNA 配列シーケンス、音声および手書き認識、戦略的ゲームなどで広く使用されています。ロボットやその他の分野。

＃＃＃＃＃＃意味＃＃＃＃＃＃

機械学習には次の定義があります:

機械学習は人工知能の科学です。この分野の主な研究対象は人工知能、特に経験的学習における特定のアルゴリズムのパフォーマンスを向上させる方法です。

機械学習は、経験を通じて自動的に改善できるコンピューター アルゴリズムの研究です。

• 機械学習は、データまたは過去の経験を使用して、コンピューター プログラムのパフォーマンス基準を最適化します。
頻繁に引用される英語の定義は次のとおりです: コンピューター プログラムは、あるクラスのタスク T およびパフォーマンス測定値 P に関して経験 E から学習すると言われます。ただし、T のタスクでのパフォーマンス (P によって測定される) が経験 E によって向上する場合、 .
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機械学習は次のカテゴリに分類できます:

教師あり学習では、与えられたトレーニング データセットから関数を学習し、新しいデータが到着すると、その関数に基づいて結果を予測できます。教師あり学習のトレーニング セット要件には、特徴とターゲットとも言える入力と出力が含まれることです。トレーニング セット内のオブジェクトには人間がラベルを付けます。一般的な教師あり学習アルゴリズムには、回帰分析と統計的分類が含まれます。

教師あり学習と教師なし学習の違いは、トレーニング セットのターゲットに人間によるラベルが付けられているかどうかです。それらはすべてトレーニング セットを持ち、両方に入力と出力があります

教師あり学習と比較すると、教師なし学習では、トレーニング セットに人間によるラベル付けされた結果がありません。一般的な教師なし学習アルゴリズムはクラスタリングです。

• 半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置します。

強化学習では、観察を通じてアクションを実行する方法を学習します。それぞれの行動は環境に影響を与え、学習主体は周囲の環境から観察したフィードバックに基づいて判断します。

• 参考文献
• • Bishop, C.M. (1995)、「パターン認識のためのニューラル ネットワーク」、オックスフォード大学出版局、ISBN 0-19-853864-2.
  • Bishop, C.M. (2006)、「パターン認識と機械学習」、Springer、ISBN 978-0-387-31073-2.
  • Richard O. Duda、Peter E. Hart、David G. Stork (2001).「パターン分類」(第 2 版)、ニューヨーク: Wiley. ISBN 0-471-05669-3.
  • MacKay、D.J.C. (2003)、「情報理論、推論、学習アルゴリズム」、ケンブリッジ大学出版局、ISBN 0-521-64298-1
  • Mitchel.l, T. (1997).「機械学習」、McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7
  • Sholom Weiss、Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learning、Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5.

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