あなたは分類できる？？~機械学習の分類~
みなさま。こんにちは！
今日も張り切っていきましょう！！
今日OutPutする内容は大きく分けて二つあります。
の以上になります。
機械学習についてある程度理解している人は今日の内容は簡単かもしれません。
いまいちよく理解していない人は下の方に貼ってあるブログを参照してみてください！
それではやっていきます。
みなさんは機械学習について説明できますか？機械学習とは簡単に言うと・・
機械自身が自ら学習していくためのアルゴリズム
でした。その機械学習には学習していくための大量のデータが必要でしたね。
そのデータの中で答えとセットになっているのが・・教師データです
１ 教師データの有無による機械学習の分類
教師データの有無による機械学習の分類は以下の通りです。
教師あり学習は教師データ、つまり答えのあるデータから学習して未来を予測するものでしたね。
主な代表例としてはクラス分類などがありました。
教師なし学習は答えのないデータを使ってパターンや傾向を導き出すものでした。
主な例としてはクラスタリングがありましたね。
強化学習ついてはみなさま大丈夫でしょうか？
強化学習とは簡単に言うと最も報酬が大きくなるように行動をすること
でした。強化学習で用いられるデータは教師データとはちょっと変わり、
原因と結果、つまり「こうしたらこうなった」のようなデータです。
そのデータから「次はこうしてみようかな」というように
報酬が大きくなるように改善を繰り返すアルゴリズム
でしたね。
２ 学習方法による機械学習の分類
学習方法による分類は以下の通りです。
機械学習は統計的手法を用いて未来を予測する学習。
深層学習つまりディープラーニングは人の脳をモデル化していて
多層のニューラルネットワークを用いて学習。
強化学習は先ほどざっくり説明しました。もういいですね笑
以上のように分類することができます。
ここで「深層学習と機械学習って同じなのでは？」と思う方がいるかもしれません。
ディープラーニングは機械学習のアルゴリズムの一つであるニューラルネットワーク
から発展してできたものなので機械学習の一つと捉えられるかもしれません。
しかし機械学習とディープラーニングとでは原理的に学習方法が異なっています。
では具体的にどのような違いがあるのでしょうか？
ここはしっかりと理解するべきところです！！
これは次回OutPutしてきます。
今日も見ていただきありがとうました！！
参考文献：
