専門知識」の試験対策その2。分類とかあんまりあってない気がします。learning)与えられたデータから、そのデータがどんなパターンになるかを学習し識別・予測する。data)が必要になる。過去の売り上げから将来の売り上げを予測したり、画像の中の物体を識別したり、翻訳などに利用できる。連続値を予測することを回帰(regression)と呼ぶ。正解データは数値となる。離散値を予測することを分類(classification)と呼ぶ。正解データは文字列やいくつかの整数になる。いうnoteで機械学習の分類をやりました。次は機械学習の回帰をやっていきます。回帰とは連続値の予想をすることのできる教師あり学習です。learning)与えられたデータから、データそのものが持つ構造・特徴を学習する。ヒューリスティックアプローチ。クラスタリング(clustering)特徴量を学習しグループ分けを行う。Ledge.aihttps://ledge.ai/clustering/クラスタリング(clustering)とは、機械学習における教師なし学習の1種で、データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法です。この記事ではクラスタリングの概要・手順・分類との違いのほか、群平均法・ウォード法・k-means法のクラスタリングで代表的な3手法についても紹介します。reduction)高次元空間から低次元空間へのデータの変換。Learning)エージェントが行動した結果得られる報酬を最大化する方策を求めさせる。ロボット掃除機のルート決定などに利用させる。メディアhttps://udemy.benesse.co.jp/data-science/deep-learning/transfer-learning.html転移学習とは、ある領域ですでに学習させたモデルを別の領域に適応させる機械学習の技術です。転移学習のおかげで、人工知能の学習時間の短縮や学習の効率性が上がるため、学習に対するコストを抑えることがでます。この記事では今注目の転移学習のメリットとアプローチ手法に加え、混同されがちなファインチューニングとの違いについても詳しく解説します。~ディープラーニング入門|第2...https://www.imagazine.co.jp/畳み込みネットワークの「基礎の基礎」を理解す/ディープラーニングにはいくつかの手法が存在するが、そのなかで最も成功しているのが、畳み込みネットワークである。~ディープラーニング...https://www.imagazine.co.jp/再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」/前回は、ディープラーニングの中でも、とくに画像認識で利用される畳み込みネットワークを取り上げた。画像認識はディープラーニングの応用分野として、最も研究が盛んで、適用事例も多いエリアである。(PCA)教師なし機械学習アルゴリズム。analysisオートエンコーダ(自己符号化器)教師なし機械学習アルゴリズム。Pocketsオートエンコーダ/自己符号化器https://jp.mathworks.com/discovery/autoencoder.htmlオートエンコーダ(自己符号化器)とは、ニューラルネットワークを利用した教師なし機械学習の手法の一つです。次元削減や特徴抽出を目的に登場しましたが、近年では生成モデルとしても用いられています。オートエンコーダの種類や利用例を詳しく解説します。教師なし機械学習アルゴリズム。クラスタリングアルゴリズム。Pocketsエルボー法(k-meansの最適なクラスタ数の推定法)を実装してみた(scikit-learn使...https://qiita.com/panda531/items/4b5504a3949eacb7ab19代表的な非階層型クラスタリング手法としてk-meansが知られています。k-meansは構築するクラスタ数kを入力として与える必要がありますが、最適なkの値は試行錯誤しながら探す必要があります。どん底から這い上がるまでの記録https://www.pytry3g.com/entry/N-gramN-gramについて勉強したので、そのメモ。この記事の最後にはpythonで実装したN-Gramを生成するコードを置いておきます。自然言語処理において自然言語をデータとした機械学習をする際に、はじめに自然言語から単語に切り出す必要があります。N-gramとは自然言語処理において単語の切り出しを行う手法のひとつです。Wordsについて書いてみます。ほとんどの機械学習は入力として数値データを与えなければなりません。そのため、自然言語処理において自然言語で書かれたデータを何らかの形で数値に変換する必要があります。Wordsはそのための一つの方法になります。メディアhttps://udemy.benesse.co.jp/data-science/ai/collaborative-filtering.html協調フィルタリングについて、実際の具体例を用いて丁寧にわかりやすく解説しました!協調フィルタリングは便利ですが、問題・課題もあります。特徴量エンジニアリング人為的にAIの予測精度を上げるため用いる技術。外れ値(outlier)データセットの中で、他の値に比べ明らかに大きすぎたり小さすぎたりする値。Qiitahttps://qiita.com/bigshiny_0328/items/d6b8eb1be2971e1e81be欠損値の種類実は、欠損値には3種類ありますたくさんの文献を漁ったところ、こちらがわかりやすかったので引用させていただきます。これら3つの種類に合わせて欠損値を補完していくことが、精度向上のために必要です。classi...二項分類(バイナリ分類)オブジェクトの集合を個々のオブジェクトがある特定の属性を持つかどうかで2種類にグループ分けする分類作業https://ja.wikipedia.org/wiki/二項分類ラベルエンコーディングカテゴリに対して一意の数値を割り振る。one-hotエンコーディングダミー変数を用いた前処理。Pocketsダミー変数(One-Hotエンコーディング)とは?実装コードを交えて徹底解説https://www.codexa.net/get_dummies/ダミー変数(別名:One-Hotエンコーディング)とはカテゴリカル(質的)データを0又は1で表現した変数を指します。本稿では機械学習でもよく用いられるダミー変数について実装可能なサンプルコードを踏まえて詳しく解説していきます。こんにちは、yoshimです。2017」の4日目のエントリです。過学習(overtraining)過剰適合(overfitting)とも。モデルが教師データに過剰に適合してしまうこと。Qiitahttps://qiita.com/kenta1984/items/91ab29fae8cd3920cf2bはじめに機械学習(ディープラーニング含む)に触れたことがある人であれば、正則化という言葉を一度は耳にしたことがあるでしょう。英語ではregularizationと言います。特定のデータの重みを0にする事で、不要なデータを削除する。L2正則化データの大きさに応じて0に近づけて、滑らかなモデルとする。一つの訓練データを繰り返して学習させる回数。bloghttps://www.st-hakky-blog.com/entry/2017/01/17/165137こんにちは。今日はエポック数について調べましたので、そのことについて書きます。エポック数とは、「一つの訓練データを何回繰り返して学習させるか」の数のことです。Learningのようにパラメータの数が多いものになると、訓練データを何回も繰り返して学習させないとパラメータをうまく学習できないません(逆にやりすぎると過学習を起こすわけなんですが)。多すぎずに少なすぎないエポック数を指定することによって、パラメーターをうまく学習させることができます。勾配消失問題とは、機械学習手法のひとつであるニューラルネットワークの設計において、勾配が消失することで学習が進まなくなる技術的な問題のことです。ニューラルネットワークによる学習を行う際、最もシンプルなモデルである単純パーセプトロンでは線形分離可能な問題しか学習できませんでした。したがって、非線形分離が必要となる問題では、パーセプトロンを多層化する必要があります。