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機械学習の基本事項

機械学習と深層学習の違い#

機械学習#

「データから規則性や判断基準を学習し、それに基づき未知のものを予測、判断する技術 」と人工知能に関わる分析技術のこと

深層学習#

基礎的で広範な機械学習の手法であるニューラルネットワークという分析手法を拡張し, 高精度の分析や活用を可能にした手法のこと

機械学習の分類と代表的な手法#

教師あり学習#

  • 回帰分析・決定木

教師なし学習#

  • クラスタリング
  • アソシエーション分析
  • ソーシャルネットワーク分析

強化学習#

一般的な機械学習プロジェクトの進め方#

1. データ収集#

  • クローリング・スクレイピング

2. データ前処理#

  • データクレンジング
  • 外れ値処理

3. モデル構築#

  • 手法の選択
  • 特徴量エンジニアリング

4.デプロイ#

  • パイプライン
  • バッチ処理の構築