カテゴリー:
機械学習
閲覧数:381 配信日:2018-02-13 10:33
「教師あり学習」の定義詳細
既知のデータと何かしらのアルゴリズムを用いて、入力データ(画像のRGBや日時、気温などの数値をベクトル化したもの)と出力データ(「犬」「猫」などのカテゴリや降水量などの数値)の関係性(これをモデルと呼ぶ)を獲得し、獲得したモデルによって未知のデータに対する予測が出来るようになるプログラムを実現する
モデルとは？
・入力データと出力データの見えない関係性を、数式やルールなどの簡単な仕組みで近似したもの
学習されたモデル
・どのアルゴリズムを使うかという情報と、データから獲得されたパラメーターとで構成されている
特徴
「入力セット」と「期待されている出力」を分析することで「学習」を行う
・「入力セット」を入力すると、そのアプリケーションが「それまで学習してきたことを基にした出力」を期待する
使い方
ユーザ
・入力データと望ましい出力のペア群をアルゴリズムに与える
アルゴリズム
・入力から望ましい出力を生成する方法を発見する
具体例
スパム分類
・アルゴリズムに多数のメール(入力)と、それらがSPAMであるかどうか(望まれる出力)を与える
→ 新しいメールに対して、アルゴリズムは、それがSPAMかどうかの予測を生成する