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「機械学習」の版間の差分

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*学習段階での目的は、'''特徴モデル'''と呼ばれるデータを記述し、'''モデル'''に要約すること
 
*学習段階での目的は、'''特徴モデル'''と呼ばれるデータを記述し、'''モデル'''に要約すること
 
*'''特徴ベクトル'''は、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存
 
*'''特徴ベクトル'''は、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存
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*測定する値とどの測定値を比較すべきかの設計は、'''特徴量設計'''と呼ばれる
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*調べる特徴の数が多すぎるとパフォーマンスが低下する可能性
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====学習アプローチ====
 
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2021年5月20日 (木) 15:17時点における版

機械学習

基礎


  • 未定義の値はパラメータ、説明はモデル
  • 典型的には、学習と推論の2段階でアルゴリズムを調べる
  • 学習段階での目的は、特徴モデルと呼ばれるデータを記述し、モデルに要約すること
  • 特徴ベクトルは、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存
  • 測定する値とどの測定値を比較すべきかの設計は、特徴量設計と呼ばれる
  • 調べる特徴の数が多すぎるとパフォーマンスが低下する可能性

学習アプローチ


  1. 訓練データ
  2. 特徴ベクトル
  3. 学習アルゴリズム
  4. モデル

推論アプローチ


  1. テストデータ
  2. 特徴ベクトル
  3. モデル
  4. 予測