機械学習の基礎を探る

データ サイエンスへの取り組みを開始しますか、それとも機械学習 (ML) スキルを磨きますか?この分野の先進的な思考を持つ人が知っておくべき、主な種類の機械学習の簡単な概要を以下に示します。

1️⃣ 教師あり学習: これは、すでに答えがある例から学習するのを手伝ってくれる教師がいるようなものです。予測を行うために使用されます。たとえば、スパムメールと通常のメールを区別したり (分類と呼ばれます)、将来の株価を推測したり (回帰と呼ばれます) するのに役立ちます。過去のデータに基づいて予測を行う必要がある場合は、教師あり学習が頼りになります。

主な方法:

ロジスティック回帰 ディシジョン ツリー サポートベクターマシン

2️⃣ 教師なし学習: この種の学習は独自の方法を見つけて、事前に与えられた答えが付属していないデータのパターンを見つけます。これは、事前にジャンルを知らずに本をジャンル分けするようなものです。これをクラスタリングと呼びます。

主な方法:

K 平均法クラスタリング 階層的クラスタリング PCA (主成分分析)

3️⃣ 強化学習: ロボットが迷路を移動する方法を見つけ出し、報酬を獲得したり、その選択の結果に直面したりするところを想像してください。強化学習アルゴリズムは、目標に到達するために試行錯誤を通じて学習します。

主な方法:

Qラーニング Rラーニング TD-Learning（時間差学習）

各学習タイプには、さまざまな問題や目標に合わせて設計された独自の戦略セットがあります。どれを使用するか、そしてそれをどのように使用するかを知っていることが、データ サイエンスに優れた人となるのです。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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