ストラテジ系:経営戦略

AI・機械学習・ディープラーニング

たとえ話

教師あり=答えを教わりながら勉強、教師なし=似たもの同士を自分でグルーピング、強化=ご褒美をもらいながら上達。

押さえること

• 機械学習: データからパターンを自動で学習。ディープラーニング: 多層のニューラルネットワークで特徴を自動抽出
• 教師あり学習(正解つき)、教師なし学習(正解なし、構造を見つける)、強化学習(報酬を最大化)
• アノテーション: 学習データに正解のラベルを付ける。過学習: 学習データに合わせすぎて、新しいデータで精度が下がる

試験でのポイント

• 学習データの品質・出所・ラベル付けを確かめることが、バイアスの低減につながる

確認問題

正解つきのデータで学習する方法は?

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