【Python】㉗機械学習Ⅰ(用語の定義について)

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今回から、いよいよ機械学習へ突入していきます！

いよいよですね！

それでは早速初めて行きましょう！

機械学習とは、人間が行うような学習の能力をコンピュータで実現するための技術です。

人間がプログラムを改良するのではなく、プログラム自身が自動的に、入力されたデータ(多くの場合は大量のデータ)を使用して性能を改良していくことが特徴です。

機械学習関連の用語は多くあるため、簡単ではありますが解説していきたいと思います。

人工知能(AI)とは、コンピュータを使って人間のような知能を実現する仕組みです。

最近話題となっている、画像や音声を認識する人工知能や、将棋、囲碁をプレイする人工知能などがあります。

ニューラルネットワークは、人工知能に関する研究分野の１つです。

元々は脳の仕組みをコンピュータ上で再現することから始まった研究分野です。

多数のノード(節)が網状に結合された構造を持ちます。

ノードは入力層(Input Layer)、中間層(Hidden Layer)、出力層(Output Layer)に分かれています。

ディープラーニングとは深層学習ともいい、機械学習使用し、ディープニューラルネットワーク(階層が深いニューラルネットワーク)の性能を改良する手法です。

一般的には、中間層が2層以上のネットワークのことをいいます。

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「教師あり学習」では、正解が付属する訓練データを使います。

訓練データに対するモデルの出力と正解とを比較して、両者の誤差が小さくするなるように、モデルのパラメータを調整します。

「教師なし学習」では、正解が付属する訓練データではなく、正解が付属しない入力データを使います。

つまり、入力データにおける個々に対して、モデルが出力するべき具体的な値は決まっていません。モデルの出力を人間が解釈して、有用な結果が出ているのかどうかを判断します。

今回は、機械学習関連の用語について、また学習手法について学んでいきました。

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