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】


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)』 (2021/09/26 07:02 UTC 版)

機械学習(きかいがくしゅう、: Machine Learning)とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]人工知能の一種であるとみなされている。「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなす。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といった事が可能となる。


注釈

  1. ^ Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."[3]:vii
  2. ^ 人間の専門家が訓練例にラベル付けすることで提供されることが多いのでラベルとも呼ばれる。
  3. ^ 典型的には、p(x,y)に従って独立にDの各データを選ぶが、Dをどのような確率分布から選んだかによらず、定理は証明できる

出典

  1. ^ Machine Learning textbook”. www.cs.cmu.edu. 2020年5月28日閲覧。
  2. ^ Harnad, Stevan (2008), “The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence”, in Epstein, Robert; Peters, Grace, The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer, pp. 23–66, ISBN 9781402067082, http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12954/ 
  3. ^ #bishop2006
  4. ^ Friedman, Jerome H. (1998). “Data Mining and Statistics: What's the connection?”. Computing Science and Statistics 29 (1): 3–9. 
  5. ^ Samuel, Arthur (1959). “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. IBM Journal of Research and Development 3 (3): 210–229. doi:10.1147/rd.33.0210. 
  6. ^ Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. pp. 2. ISBN 978-0-07-042807-2 
  7. ^ a b #瀧 p.20.
  8. ^ a b c d e f #ESL p11-12
  9. ^ a b #GBC 5.1.3節
  10. ^ #金森 p.3.
  11. ^ #瀧 p.8.
  12. ^ a b #瀧 p.36.
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  14. ^ Lecture 12: Bias-Variance Tradeoff”. CS4780/CS5780: Machine Learning for Intelligent Systems [FALL 2018]. コーネル大学. 2020年11月10日閲覧。
  15. ^ #金森 p.13.
  16. ^ #金森 p.9.
  17. ^ a b #ESL p22-23
  18. ^ a b c d e f #ESL p559-561
  19. ^ Bishop, C. M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, ISBN 978-0-387-31073-2 
  20. ^ 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
  21. ^ "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
  22. ^ 上田. "統計的機械学習入門" NII. https://www.youtube.com/watch?v=wqb3k22toFY&t=478
  23. ^ 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 
  24. ^ : Pragmatic Chaos
  25. ^ "BelKor Home Page" research.att.com
  26. ^ 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。
  27. ^ 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」
  28. ^ 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」
  29. ^ 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」
  30. ^ 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」
  31. ^ #本橋2018 1.5章 「分析とは?」冒頭
  32. ^ 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」
  33. ^ 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」
  34. ^ 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」
  35. ^ 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」
  36. ^ 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」
  37. ^ : DataRobot
  38. ^ DataRobot: https://www.datarobot.com





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