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のぐそんブログ

暗いおじさんがシコシコ書くブログです。

機械学習は難しい②

前回は「人工知能って何?」というところからやり始めましたが、

今回は機械学習の基礎の基礎の基礎について調べてみました。

機械学習

機械学習とは人工知能を実現する為の手法の1つです。

機械学習(きかいがくしゅう、Machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。

(Wikipedia)

私の理解だと、プログラム(アルゴリズム)によって膨大なデータをコンピューターが解析してデータの規則性やパターンから分類や、新たな予測を立てれるようになる。。。ようなイメージです。

教師あり学習と教師なし学習

機械学習の問題は大きく分けて、「教師あり学習」と、「教師無し学習」に分類されます。 


教師あり学習

機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題(=先生からの助言)」とみなして、それをガイドに学習(=データへの何らかのフィッティング)を行うところからこの名がある。
プログラムに対して、人間がデータを与え(答えを教える)、そのデータを貯めていくことで、
データの特徴を見つけ出してが判断の基準を作っていくことです。

(Wikipedia)

コンピューターはデータを与えられても何をしていいかわかりません。

そこで、出入力の例(教師データ)をいくつかコンピューターに与えます。

新たな入力データがあった場合にコンピューターが出入力の例(教師データ)を元に、

正しい値を予測して出力することです。

教師なし学習

機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。(Wikipedia)

教師あり学習はなんとなくわかったのですが、教師なしはまったくわかりません。

答えは与えられていないが、データの規則性やパターンからコンピューター自身が法則を導き出していく手法だと思います(説明になっていませんが)。

まとめ

あ〜難しいです。