#001 機械学習とは
機械学習を始めようとお思う。
最初はなにをやってよいかわからん。
ので、「マンガでわかる機械学習」から始めようと思う。
困った時に頼りになるマンガでわかるシリーズだ!
一通り読んだ。ざっと機械学習がどんなものかは理解できた。
が!とにかく単語の意味がさっぱりわからないので、しっかりとした理解はできない。ので!とりあえず単語の理解から始めることにする。
機械学習とは、
大量のデータを元にして予想や判断を行うモデルを抽出すること
だそうだ。
例を出すと、イベント当日の気温から、予想入場者数を予想するなど、かな。
気温データ → 抽出したモデル → 予想入場者数 という流れかなと。
機械学習の種類はざっと下記の3種類あるそうだ。
教師あり学習は、問題と正解のペアが大量に与えられて、その解き方を見つけるという学習のこと。過去のデータを分析して予想や判断を行うモデルを抽出する。
教師なし学習は、個々のデータだけがあり、正解のデータがない。その中で、大量の個々のデータから役に立つ知見を見つけ出す学習のこと。ECサイトのレコメンドエンジンなどに活用されているらしい。
中間的学習は、
出力が数字の場合、回帰問題といい、
出力がカテゴリ(例: YES or NO)の場合、識別問題という。
これらの問題に対し、正解付きのデータを元にモデルを仮定し、出力が望ましい値となるようにモデルのパラメータを調整する作業が、学習にあたるらしいです。
機械学習の基本中の基本が「教師あり学習」の「回帰問題」であることを把握したので、次回からは「回帰問題(回帰分析)とは」の理解をしていこうと思う。