AIの学習手法の一つで機械自体が「データを解析することで特徴を見つけ出し判断や予測アルゴリズムを導き出すこと」をいいます。(AIは人間が予め決めたアルゴリズムで機械が予測するような場合も含むため機械学習より幅広い意味を持ちます。)機械学習には多くの手法がありますがニューラルネットワークに関する内容は「3-1.ニューラルネットワーク(NN,DNN)」と「3-2.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」で説明していますので、ここではそれ以外の手法を学習していきます。2-1.線形単回帰分析2-2.k-近傍法2-3.サポートベクターマシンなど他にもロジスティック回帰や決定木など多くありますが、本サイトではAIとして利用される手法の紹介として上記の3つについて説明します。実際にどの手法が最適かについては参考にできるアルゴリズムチートシートというものがありますので紹介します。高い正解率を上げれるか正確には判断するのは実際に適用して正解率を確認しないと困難です。プログラム言語Pythonで動作する機械学習の定番ライブラリ「scikit-learn」(サイキット・ラーン)があります。その中でscikit-learnのアルゴリズムチートシートと呼ばれる適切なモデルを選択するマップが紹介されています。Classification)という感じでアルゴリズムを選択できます。SNS用シェアボタンTwitterFacebookGoogle+LinkedInPocket新着記事sLab-Remo2のスケッチUpdate平素よりご愛顧いただき大変ありがとうございます。...リモコン送受信失敗又は不具合時の対応リモコン送受信に失敗する事象が発生しております。...Mac端末OSX10.10以下のArduinoIDEスケッチ書き込みについて日頃よりsLabシリーズをご愛顧頂き大変ありがとうございます。