機械学習は、分析モデルの作成を自動化するデータ分析手法です。 また、システムがデータから学習できることを前提とした人工知能の一分野です。 さらに、パターンを特定し、人間の介入をほとんどまたはまったく行わずに意思決定を実装します。 この調査では、基本的に、機械学習、タイプ、例、およびコースとは何かを示します。
機械学習の意義とは?
同様に、データマイニングとベイズ分析をこれまで以上に普及させたのと同じダイナミクスが、機械学習への新たな関心を駆り立てています。 さらに、データ量と多様性の増加、より安価でより強力なものなど コンピューティング 処理、および低コストのデータストレージ。
これはすべて、モデルを迅速かつ自動的に作成できることを意味します。 これにより、より大きく、より複雑なデータを評価し、大規模な場合でも、より速く、より正確な回答を提供できます。 そのため、詳細なモデルを開発することで、企業は貴重な可能性を認識したり、予期しないリスクを回避したりする可能性を高めます。
機械学習の種類
さまざまな種類の機械学習があります
機械学習の種類：監視対象
機械は、教師あり学習の例によって教えられます。 一方、オペレーターは、マシンアルゴリズムに、必要な入力と出力を備えた既知のデータセットを提供します。 そして、システムはそれらの入力と出力を取得する方法を理解する必要があります。
オペレーターは問題の適切な解決策を知っていますが。 アルゴリズムはデータのパターンを認識し、観測から学習し、予測を生成します。 さらに、アルゴリズムは予測を作成し、それがオペレーターによって修正され、アルゴリズムが高度な有効性に達するまでこのプロセスが繰り返されます。
第一に、分類、第二に、回帰、そして最後に、予測はすべて教師あり学習のサブセットです。
Classification：分類タスク中。 コンピュータを学習する機械は、最終的に観察されたデータから結論を出し、タスクを実行するかどうかを選択する必要があります。
新しい観測はどのカテゴリに入りますか？ 電子メールを「スパム」または「スパムではない」としてスクリーニングする場合。 たとえば、プログラムは既存の観測データを調べて、電子メールを適切にフィルタリングする必要があります。
不具合：この課題では、変数間の関係を推定し、理解するための機械学習アルゴリズムが必要です。 さらに、回帰分析は、予測と予測に特に役立ちます。 これは、XNUMXつの従属変数と他の一連の変数変数を中心としているためです。
予測： 過去と現在の事実に基づいて未来を予測する手法であり、パターンの分析に広く使用されています。
機械学習の種類：半教師あり
半教師あり学習は、教師あり学習と非常によく似ています。 ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用するという意味で。 さらに、ラベル付けされたデータは、アルゴリズムがそれを解釈できるように、関連するタグを持つ情報です。 一方、ラベルのないデータにはその情報がありません。 これを利用して
アルゴリズムを学習するマシンは、組み合わせると、ラベルのないデータを分類することを学習できます。
機械学習の種類：監督なしの学習
この場合、機械学習アルゴリズムはデータを調べてパターンを検出します。 一方、ガイダンスを提供するための応答キーや人間のオペレーターはいません。 むしろ、アクセス可能なデータを分析することによって、マシンは相関関係と関連付けを決定します。 さらに、機械のアルゴリズムはビッグデータセットを理解するために残されています。 また、教師なし学習プロセスでそのデータに対処します。 しかしその後、アルゴリズムはそのデータを整理してその構造を説明しようとします。 ただし、これは、データをクラスターにグループ化するか、より組織化された方法で配置することを意味する可能性があります。
追加のデータを評価するにつれて、そのデータに基づいて意思決定を行う能力が向上し、より洗練されたものになります
次のアクティビティは、教師なし学習の範囲内にあります。
クラスタリング (定義された基準に基づいて) 比較可能なデータのコレクションをグループ化するプロセスです。 データをさまざまなグループにセグメント化し、各データセットを分析して傾向を明らかにするために不可欠です。
次元削減は、必要な正確な情報を取得するために、調査で変数の数を削減するプロセスです。
機械学習の種類：強化による
強化学習は、統制された学習手順に関係しています。 マシン アルゴリズムは、従うアクション、パラメーター、および終了値のセットです。 ルールの定義に従って、機械学習アルゴリズムはいくつかのオプションと可能性を探ろうとします。 これにより、各出力を監視および評価して、どちらが理想的かを判断します。 さらに、強化学習は、試行錯誤を通じて機械に指示します。 さらに、過去の経験から学び、状況に応じて戦略を調整し始め、潜在的な最大の結果を達成します。
また、 職場での機械学習の5つの使用
機械学習の例
画像の認識
現実の世界では、画像認識はよく知られており、広く使用されているデジタル学習の例です。 さらに、白黒写真やカラー写真のピクセル強度に応じて、オブジェクトをデジタル画像として認識できます。
実世界の画像認識機械学習の例：
最初の例：X線を悪性または非癌性として分類します。
XNUMX番目の例：撮影した顔に名前を付けます（ソーシャルメディアでは「タグ付け」とも呼ばれます）。
XNUMX番目の例：手書き認識は、XNUMX文字を小さな画像に分割することで実現されます。
また、画像ベースの顔識別にもよく使用されます。 このテクノロジーは、人々のデータベースを使用して、共通点を発見し、それらを顔に一致させることができます。 これは、法執行機関で頻繁に使用される用語です。
音声の認識
機械学習は、音声をテキストに変換することができます。 さらに、一部のソフトウェアソリューションでは、ライブ音声と録音音声の両方をテキストファイルに変換できます。 時間周波数帯域の強度は、音声をセグメント化するためにも使用できます。
実世界の音声認識機械学習の例：
まず、音声で検索します
第二に、電話番号をダイヤルする
第三に、アプライアンスコマンド
GoogleHomeやAmazonAlexaなどのデバイスは、音声認識ソフトウェアがどのように使用されているかの例です。
医学的評価
機械学習は病気の診断に役立ちます。 さらに、多くの医師は、症状のパターンを識別するために音声認識を備えたチャットボットを利用しています。
実世界の医療診断の機械学習の例：
- 診断の策定を支援したり、治療方針を推奨したりする
- 腫瘍学および病理学で悪性組織を特定するために使用されます。
- 体液を調べるまれな病気の場合、顔認識ソフトウェアと機械学習の組み合わせにより、患者の画像をスキャンできます。 プラスの識別 表現型 珍しい遺伝病に関連しています。
統計的ヘッジ
アービトラージは 金融関連の自動化 大量の証券を管理するために使用される取引アプローチ。 ただし、取引アルゴリズムは、経済データと相関関係を利用して証券のグループを分析するためのアプローチで使用されます。
実世界での統計的裁定取引の機械学習の例：
市場の微細構造を調べるアルゴリズム取引
膨大な量のデータを分析する
リアルタイムの裁定取引の機会を認識します。
機械学習は、裁定取引アプローチを最適化することで改善します。
予測分析
機械学習では、アクセス可能なデータをグループに分類できます。グループ化は、アナリストが定義したルールによって後で指定できます。 ただし、分類が完了すると、アナリストは失敗の可能性を計算できます。
実際の予測分析の機械学習の例：
- 取引が不正か合法かの判断
- 問題の可能性を計算するための予測方法を改善します。
機械学習の最も有望なアプリケーションのXNUMXつは、予測分析です。 製品の作成から不動産の価格設定まで、あらゆる用途に使用できます。
抽出プロセス
構造化情報は、機械学習を使用して非構造化データから抽出できます。 組織は、クライアントから大量のデータを収集します。 さらに、予測分析ツールのデータセットに注釈を付けるプロセスは、機械学習アルゴリズムを使用して自動化されています。
実世界からの抽出の機械学習の例：
声帯の異常を予測できるモデルを作成します。
それは、病気を予防、診断、および治療するための戦略を作成します。
問題の迅速な診断と治療において医師を支援します。
通常、これらの手順には時間がかかります。 一方、機械学習は、数十億のデータサンプルから情報を追跡および抽出できます
機械学習により、未来はより明るくなります
機械学習は素晴らしい人工知能技術です。 機械学習は、その初期のアプリケーションですでに私たちの日常生活と未来を変えました
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機械学習コース
機械学習コース：XNUMXつの変数線形回帰
入力値に基づいて、線形回帰は実数値の出力を予測します。 線形回帰を使用して住宅価格を予測し、コスト関数の概念を紹介し、最急降下法を紹介します。
機械学習コース：線形代数のレビュー
このオプションのモジュールは、線形代数の概念について学生をリフレッシュします。 線形代数の基本的な理解は、コースの残りの部分、特に複数の変数を持つモデルをカバーし始めるときに必要です。
機械学習コース：複数変数線形回帰
入力に複数の値が含まれている場合はどうなりますか？ このモジュールは、線形回帰を拡張して複数の入力特徴を考慮に入れる方法を示します。 また、線形回帰を実行するためのベストプラクティスについても説明します。
機械学習コース：Octave/Matlabのチュートリアル
このコースには、学習アルゴリズムを実践する方法を理解するのに役立つプログラミング課題が含まれています。 次に、プログラミングの割り当てを完了するには、OctaveまたはMATLABを使用する必要があります。 このモジュールでは、Octave / Matlabを紹介し、課題を提出するプロセスを順を追って説明します。
機械学習コース：正則化
機械学習モデルは、モデルがこれまでに見たことのない新しい例にうまく一般化できなければなりません。 さらに、このモジュールに正則化を導入して、モデルがトレーニングデータを過剰適合させないようにします。
機械学習：ニューラルネットワークでの表現
ニューラルネットワークは、脳の働きに基づくモデルです。 さらに、今日多くのアプリケーションで広く使用されています。 電話が音声コマンドを解釈して理解する場合、ニューラルネットワークが音声の理解を支援している可能性があります。 繰り返しになりますが、小切手を現金化すると、数字を自動的に読み取るマシンもニューラルネットワークを使用します。
機械学習に最も効果的な言語は何ですか?
ただし、低速で低レベルの言語 (R、C++、Java など) を習得するのはより困難です。 より高度な言語 (Python や JavaScript など) は、習得するのは簡単ですが、使用するのは遅くなります。 Python は、データ分析と機械学習に不可欠な言語です。
AI と機械学習の違いは何ですか?
AI は、人間の思考を模倣し、独立した活動を実行するために、「インテリジェント」コンピューターによって使用されます。 コンピュータシステムがインテリジェントになるプロセスは、機械学習と呼ばれます。 人間の脳に基づくアルゴリズムの集まりであるニューラル ネットワークを使用することは、人間の推論を模倣するようにコンピューターに学習させる方法の XNUMX つです。
機械学習に数学は必要か?
機械学習は、データから学習して正確な予測を行うアルゴリズムを作成するために、数学に大きく依存しています。
機械学習にはコーディングが必要ですか?
はい、人工知能や機械学習の分野で働きたい場合は、ある程度のコーディング経験が必要です。
機械学習の学習は難しいですか?
数学とコンピューター サイエンスのさまざまな分野を深く理解する必要があること、およびアルゴリズムの非効率性を見つけるために必要な細部への細心の注意が必要であることは、機械学習を困難にする要因です。 アルゴリズムを最適化するために、機械学習アプリケーションにも正確な注意が必要です。
まとめ
機械学習は、ビジネスマンや女性として、さらには学生としても非常に重要です。 上記の研究は明らかに証拠です。
機械学習に関するFAQ
AIと機械学習とは何ですか？
人工知能は、機械が人間の行動をシミュレートできるようにするテクノロジーです。 ただし、機械学習はAIのサブセットであり、明示的にプログラミングしなくても、機械が過去のデータから自動的に学習できるようにします。 AIの目標は、複雑な問題を解決するために人間のようなスマートコンピュータシステムを作ることです。
機械学習のXNUMXつのタイプは何ですか？
機械学習アルゴリズムには、XNUMXつ目は監視あり、XNUMXつ目は半監視あり、XNUMXつ目は監視なし、最後に強化のXNUMX種類があります。
機械学習は難しいですか？
高度な機械学習ツールの多くは使いにくいですが。 また、高度な数学、統計、およびソフトウェアエンジニアリングに関する高度な知識も必要です。 初心者は、広くアクセスできる基本で多くのことを行うことができます。 したがって、機械学習を習得するには、いくつかの数学が必須です。
