機械学習 Machine Learning
1.ある程度量のサンプルデータを入力、解析
2.データの中に一定の規則やルールがあるか調べる
3.見つけた特徴、規則を元に別のデータを分類・予測
学習の流れ
データの整形
データを学習
学習手法を選択
モデルを学習
精度あり→終わり
精度なし→更に学習
既存
ある分野のエキスパートが判断ルールを設計し、codeに落とし込んでいた
結果
既存
例
ユーザーの嗜好分類
大事
タスクとデータを知る
解決しようとしているタスクは何か?
最もいい手法は何か?
集めたデータで解決できるのか?
十分なデータを集めたか?
うまく行ったかどう判断するのか?
その結果をどう活かすのか?
関連用語たち
学習方法
道具
結果
応用
App
学習場所
良記事
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