テーマ5：機械学習
どう太刀打ちするのか......!
時間なさ過ぎてなんもやってないので、ブラウザバックを推奨
通常の機械学習とどのように異なるのか。その解明に努めたいです。
目次
1章
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1章
今回は、”機械” と ”学習”の二つに分けても本質を捉えられない。
普通に調べました
人工知能の研究課題の一つで、明示的にプログラムで指示せずに、コンピュータに学習させる技術
データに施した演算結果によって分類する
人工知能の目的
コンピュータ上で人間の知能を実現させること
データに対し、何度も演算を行い、統計的な傾向（パターン）を導く
学習の方法
答えを含めたデータセットを用意し、それを用いて学習を行い、モデルを作成する
作成したモデルをもとに分類や回帰をおこなう。
スパムメール
分類： スパム / スパムでない
データセットに予め分類が示されている（教師あり）
入力のみのデータセットを用意し、クラスタリング（近いデータをまとめる）や次元削減、可視化を行う 目的
教師なし機械学習は、データ内の未知のパターンを見つけ出すこと{2}
環境における価値を最大化するようにエージェントを学習させる｛１｝
RPGに例える
いまの街で購入できる武器はこれが最も強い！（A)
十分、今の装備でここのボスは勝てる
次の街の武器はAの武器より強くコスパもよい
とこのように将来的なことを見据えて学習を行うということ
将来的な価値を最大化させたい！
機械学習の研究課題の一つで、人間の脳内に存在する神経細胞（ニューロン）の働きから着想を得て作成されたシステム
過学習（過適合）」とは、学習（訓練）データにあまりに適合しすぎて、学習（訓練）データでは正解率が高いのに学習（訓練）データとは異なるデータ（例えば、評価データ）では正解率が低くなってしまう、つまり、学習（訓練）データだけに最適化されてしまって汎用性がない状態に陥ること
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参考文献
{2}DataRobot 教師なし機械学習 2019/12/12 09:27
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