Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。人間にとっては自然である経験からの学習を行うようコンピューターに教えることです。このアルゴリズムは、学習に使用できるサンプルの数が増えるにつれて、性能が適応的に向上します。種類の手法を使用します。教師あり機械学習の目的は、不確定要素が存在する状況で証拠に基づいて予測を行うモデルを構築することです。使用して、新しいデータに対する応答を適切に予測するようモデルに学習をさせます。教師あり学習では、分類および回帰という手法を使用して予測モデルを構築します。手法では、電子メールが本物であるかスパムであるかや腫瘍が癌であるか良性であるかなど、カテゴリカル応答を予測します。分類モデルは、入力データをカテゴリに分類します。代表的な応用例には、医用画像、画像と音声の認識、信用評価などがあります。手法では、温度の変化や電力需要の変動など、連続的な応答を予測します。トレードなどがあります。教師なし学習では、データの隠されたパターンまたは内在する構造を探します。これは、ラベル付きの応答がない入力データから構成されるデータセットから推論を行うために使用されます。一般的な教師なし学習手法です。これは、データの隠されたパターンまたはグループを探すために探索的データ分析で使用されます。教師ありおよび教師なし機械学習アルゴリズムには多くの種類があり、それぞれが異なるアプローチで学習を行うので、正しいアルゴリズムを選択することは困難に思われるかもしれません。最適な方法や汎用の方法はありません。正しいアルゴリズムを見つけることは、ある程度は試行錯誤に基づきます。サイエンティストであっても、あるアルゴリズムが適切であるかどうかは実際に試してみないと判断できません。非常に柔軟なモデルでは、ノイズであるかもしれない小さい変動をモデル化することによりデータを過適合させる傾向があります。単純なモデルは、解釈は容易ですが、精度が低くなる可能性があります。したがって、正しいアルゴリズムを選択するには、モデルの速度、精度、複雑さなど、あるメリットと別のメリットのトレードオフが必要になります。試行錯誤は機械学習の中心であり、あるアプローチまたはアルゴリズムが適切ではない場合は別のものを試します。さまざまな機械学習モデルを試して最適なものを選択するために役立つツールが用意されています。アプリおよび関数については、次の表を参照してください。機械学習タスクには、アプリを使用する方が簡単になるものもあれば、コマンドライン機能を使用するものもあります。分類学習器アプリを使用すると、選択したモデルに自動的に学習をさせ、最適なものを選択するために役立ちます。コードを生成できます。インターフェイスを使用できます。回帰学習器アプリを使用すると、選択したモデルに自動的に学習をさせ、最適なものを選択するために役立ちます。コードを生成できます。インターフェイスを使用できます。クラスター解析関数を使用します。信用リスク分析をモデル化するためのツールを使用します。ネットワークに学習をさせます。ビジョン用の深層学習ツールを使用します。Toolbox)次の系統的な機械学習ワークフローは、機械学習の問題に対処するために役立ちます。完了させることができます。機械学習モデルを展開できます。コードを生成できます。教師あり機械学習を使用してデータを分類するようにモデルに学習をさせるには、分類学習器アプリを使用します。このアプリでは、さまざまな分類器を使用する教師あり機械学習を対話的に調べることができます。選択したモデルに自動的に学習をさせて、最適なモデルの選択に役立てます。ベイズおよびアンサンブル分類があります。データの探索、検証方式の指定、特徴量の選択、および結果の可視化を行います。既定では、過適合を防ぐため交差検証が適用されます。ホールドアウト検証を選択できます。検証結果は、データに最適なモデルを選択するために役立ちます。プロットと性能尺度には、検証したモデルの結果が反映されます。新しいデータについて予測を行うためにワークスペースにモデルをエクスポートします。検証方式が指定されたモデルだけでなく、データ全体に対するモデルの学習が行われます。コードをアプリから生成し、新しいデータで学習をさせ、巨大なデータセットを操作し、将来の分析用にコードを変更します。詳細については、分類学習器アプリにおける分類モデルの学習を参照してください。インターフェイスを使用できます。分類を参照してください。回帰学習器アプリにより回帰モデルに学習をさせる教師あり学習を使用して連続データを予測するようにモデルに学習をさせるには、回帰学習器アプリを使用します。このアプリでは、さまざまな回帰モデルを使用する教師あり機械学習を対話的に調べることができます。選択したモデルに自動的に学習をさせて、最適なモデルの選択に役立てます。マシンおよび回帰木のアンサンブルがあります。データを調査し、特徴量を選択して、結果を可視化します。分類学習器と同様、回帰学習器は既定で交差検証を適用します。結果と可視化には、検証したモデルが反映されます。この結果を使用して、データに最適なモデルを選択します。新しいデータについて予測を行うためにワークスペースにモデルをエクスポートします。検証方式が指定されたモデルだけでなく、データ全体に対するモデルの学習が行われます。コードをアプリから生成し、新しいデータで学習をさせ、巨大なデータセットを操作し、将来の分析用にコードを変更します。詳細については、回帰学習器アプリにより回帰モデルに学習をさせるを参照してください。インターフェイスを使用できます。回帰を参照してください。ネットワークによる深層学習を行えます。コマンドを提供しています。容易に深層学習用に使用できます。Toolbox)を参照してください。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。