"0"からAI~ふらっとどうぞ~スマートフォン用の表示で見る"0"からAI~ふらっとどうぞ~自分は独学でゼロからAIについて学んでいる学生です。このブログは主にAIやネットワークの基本を理解できるようにブログという形で分かりやすくアウトプットしたものです。AIについて学びたいなと思っている方。このブログで勉強して見てください!またある程度AIについて知識がある方も何かをを得るヒントにしてくてくれれば幸いです。@0AI102018-08-18機械学習の種類~まとめ~機械学習Tweetこんにちは!今日も張り切っていきましょう。教師あり学習の考え方で過去の莫大なデータから、特徴量(因子)を抽出して数式として求めて未知のデータに当てはめて予測するものでした。利用される場面としては株化の予測や飛行機のフライトの遅延時間の予測などに利用されていると考えられます。「クラス分類」は教師あり学習の考え方で、様々な特徴量を掛け合わして判別するものでした。天気や気温、降水確率などの特徴量から中止にするべきか行うべきかを判断してくれます。「クラスタリング」は教師なし学習の考え方でした。「クラス分類」と混合してしまいがちですが明確に異なっています。データから傾向やパターンを見つけてくる=クラスタリング結果だけを教えてくれる=クラス分類クラスタリングの主な利用方法は商品の売り上げのデータからセットで買われやすい商品などを見つけてきて売上に貢献したりすることができます。あなたに最適な商品を。「レコメンデーション」は協調フィルタリングの考え方でamazonさんなどのECサイトで使われています。レコメンデーションには二種類存在してアイテムベースレコメンデーションユーザーベースレコメンデーションが挙げられました。アイテムベースレコメンデーションは利用者が高評価や購入した商品と似た商品を利用者に薦めてくれるものでした。ユーザーベースレコメンデーションは利用者と同じ商品を買った利用者が評価した商品を薦めてくれるものでしたね。特徴量をできるだけ減らす。「情報圧縮(次元圧縮)」は今後詳しく説明する予定ですがデータの特徴量をできるだけ簡単にする。出力に必要な特徴量のみを抽出して余計な特徴量を排除する考え方です。これは主に顔認証や計算の高速化に利用されています。今日も見ていただきありがとうございました。次回は機会が自分たちのように言葉を自在に操る方法についてOutPutしていきます。17:21機械学習の種類~まとめ~Tweet関連記事2019-02-21AIを支える活性化関数みなさん。今日は活性化関数について軽くまとめて...2018-09-28さあ!AIに「眼」を与えよう。~プーリング層について~この記事はCNNのプーリング層について説明したものです。CNNの...2018-09-08発表します。自分が今持てる力ででき...2018-08-29あなたは分類できる??~機械学習の分類~みなさま。今...2018-08-24簡単。今日も張り切っていきましょう。あなたはきっと欲しくなる。はてなブログPro自分はゼロからAIについて独学で学んでいる大学生です。当ブログはAmazon.co.jpアソシエイトに参加しております。最新記事オートエンコーダをザッと知りたい人はこちら。(4)あなたへリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログPro当ブログはAmazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイト宣伝プログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。はてなブログをはじめよう!zawapythonさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。