機械学習とは?

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きかい‐がくしゅう〔‐ガクシフ〕【機械学習】

コンピューターによる学習人工知能一分野であり、人間がもつ学習能力同じくコンピューター経験から学習し、将来予測意思決定実現できるようにする技術手法を指す。マシンラーニング。


機械学習

読み方きかいがくしゅう
【英】Machine learning

機械学習とは、言語ゲームなどをはじめとした人間様々な知的活動の中で、人間が自然と行っているパターン認識経験則導き出したりするような活動を、コンピュータを使って実現するための技術理論、またはソフトウェアなどの総称である。

通常、機械学習では一定数以上の訓練データを下にして、ナイーブベイズをはじめとした様々なアルゴリズム用いて規則性法則性などを学習させる。その後テストコレクション含まれるあらかじめ人間によって付与された正解と、機械学習の結果として出来上がったソフトウェア導きだす正解とを比較して、精度汎用性などを評価する。

機械学習に用いられる主なアルゴリズムとしては、最も単純で汎用的な「ナイーブ・ベイズ」、複数ルールなどに基づいた基準構築する際などに用いられる「決定木」、クラスタリングなどで用いられることが多い「K-平均法」、サポート・ベクター・マシンなどに代表されるカーネル法、などがある。

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機械学習

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/10/20 09:07 UTC 版)

機械学習きかいがくしゅう: Machine learning、略称: ML)は、明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究である。




  1. ^ a b Wernick, Yang, Brankov, Yourganov and Strother, Machine Learning in Medical Imaging, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 27, no. 4, July 2010, pp. 25-38
  2. ^ それらの手法は、Machine LearningIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence などの学術雑誌などで発表されることが多い。
  3. ^ 神嶌 敏弘「変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 (PDF) 」 『日本物理学会誌』第74巻第1号、2019年、 5–13。
  4. ^ Definition: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7, p.2.
  5. ^ Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer ISBN 0-387-31073-8.
  6. ^ 統計的学習理論, 金森敬文, 機械学習プロフェッショナルシリーズ, 講談社, 2015, ISBN 9784061529052
  7. ^ "統計的機械学習理論と ボルツマン機械学習" 安田 宗樹. 山形大学
  8. ^ 上田. "統計的機械学習入門" NII. https://www.youtube.com/watch?v=wqb3k22toFY&t=478
  9. ^ Yoshua Bengio (2009). Learning Deep Architectures for AI. Now Publishers Inc.. p. 1–3. ISBN 978-1-60198-294-0. http://books.google.com/books?id=cq5ewg7FniMC&pg=PA3 
  10. ^ : Pragmatic Chaos
  11. ^ "BelKor Home Page" research.att.com
  12. ^ a b c #本橋2018 1.3章「人工知能の利用用途」「人工知能の3つの役割」の冒頭付近。
  13. ^ a b c d e #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-4「画像認識の具体例」
  14. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-5「音声入力の具体例」
  15. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-6「文章解析・文章認識の具体例」
  16. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-7「異常検知の具体例」
  17. ^ #本橋2018 1.5章 「分析とは?」冒頭
  18. ^ a b c d e #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-8「数値の予測の具体例」
  19. ^ a b c d #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-9「イベントの発生の予測の具体例」
  20. ^ a b c d e #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-10「行動の最適化の具体例」
  21. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-12「作業の具体化の具体例」
  22. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-13「表現の生成の具体例」
  23. ^ : DataRobot
  24. ^ DataRobot: https://www.datarobot.com





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