機械学習の手法のまとめ。

公開日: : 最終更新日:2018/05/13 機械学習 , ,

機械学習は、「与えられた入出力事例をモデル化する行為」のことで、ディープラーニングなどで注目を集めています。

機械学習には、大きく分けて、

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習

の3つがあります。

それぞれの分野について、一覧を示して、勉強した手法からリンクを貼っていきたいと思います。

教師あり学習

教師あり学習とは、それぞれの事例に正解が与えられており、それらを正解に近くなるように学習していく、というものです。

応用分野としては、手書き文字認識やスパムメールの検出などがあります。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解は与えられず、データ間の関係を学習する手法のことです。

  • クラスター分析
  • 主成分分析
  • 自己組織化マップ

強化学習

強化学習とは、「行動に対する報酬」が与えられ、試行錯誤によって良い政策を学習していく手法のことです。

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