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機械学習
AI/機械学習/ディープラーニングの違い
ディープラーニング
教師あり学習
入力値(情報)と目的値(答え)をセットで学習し、その関係性や規則
性を見つけること。学習を行ったモデルと新たな入力値から予測を行うこと。
• 回帰:連続した数値を予測
• 分類:ラベルを予測
教師なし学習
データの特徴を把握するためにグループ分けや情報集約を行うこと。
• クラスタリング
• 頻出パターンマイニング
• 次元削減
強化学習
何度も試行錯誤しながら、報酬が最大化するように行動を最適化すること。
ニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。
• 画像認識
• 自然言語処理
• 翻訳
• 音声認識
• 音声合成
など
×
回帰 分類
クラスタリング