機械学習 Machine Learning

人間人の脳が行っている学習 Study能力をComputer 計算機を用いて実現する手法

与えられた与えられた課題、環境に応じて、Computer 計算機が学習 Studyし、学習結果を活かして、課題解決を行う仕組み

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

人間がモデル Modelを作成する必要がなくなった。

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

何かタスクが変わると、手動でモデル Model、アルゴリズム Algorithmsを書き換える必要があった。

例

手書き文字の認識OCR

腫瘍の良性・悪性の診断画像認識

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？

どのような特微量を抽出したか？

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？