業務の中で、機械学習の基礎についてアウトプットする機会があったため、大まかな内容をまとめます。
機械学習とは、学習データを用いてパターンを見つけ、未知のデータの予測をするものです。
データ分析は現在・過去の分析を行い、機械学習は未来の予測をするという違いがあります。
◯教師あり学習
学習データと正解ラベルが与えられている機械学習です。
例：手描き文字認識、車種分類
◯教師なし学習
正解ラベルのない学習データ与えられている機械学習です。
例：購買行動データのクラスタリング
◯強化学習
試行に対して報酬を与えることを続けることで、価値を最大化するようにする機械学習です
例：囲碁のプログラム
用途に応じて手法を切り替えることが大切です。
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