機械学習基礎編

機械学習 基礎編(概要)

機械学習基礎編
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AI(人工知能)の概要

近年、よく聞く言葉ですが、結局何でもできるものとか思われている人も多いです。

割と原始的な部分もあるAIを今回は概要として記載しました(^ ^)

 

登場する単語

①人工知能(artificial intelligence):通常AIと呼ばれるもの「人工知能」という言葉は多様であり、人によってその捉え方は異なります。

 

②機械学習(machine learning):AIを「大量のデータから特徴を分析し、高い精度で予測・分類を行うプログラム機能」とした時、その計算を自動的に行うもの

 

③ディープラーニング(deep learning):十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるもの

 

AI、機械学習、ディープラーニングの関係

 

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機械学習と統計の違い

結論:根本の目的が違う

 

上記だけでは分からないので、目的とは何かを説明します。

 

統計:

データの特徴や規則性を見出すことで、データの解釈を説明するもの

(人に結果の妥当性を説明できる手段)

 

機械学習:

予測分析というのが主要な領域で、最高の予測結果を算出できればそのデータの算出方法は重視しないもの。

(説明できなくてもいいから、予測結果が妥当っぽくなればいい)

 

参考サイト

Udemyの動画とかが機械学習を勉強するのに分かりやすかったです(^ ^)

 

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

 

 

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まとめ

AIは万能と思われる事もありますが、その万能を作るっていう作業は思っている以上に

地味だったら、誰もその結果に至るプロセスを説明できないブラックボックスだったりします。

まずは、用語(AI、機械学習、ディープラーニング)の違いを理解するところから、

始めてました。

 

それでは今日はここまで。

プログラミングを始めようと思った際は独学で勉強すると挫折する可能性が高いため、スクールも考えてもいいと思います!

 

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