#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。


qiita.com

 

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。