人工知能の基礎: 機械学習における一般的なアルゴリズムの概要

今日は機械学習アルゴリズムについてお話します。見てみましょう!

機械学習アルゴリズムには、主に教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、転移学習、強化学習が含まれます。

1. 教師あり学習

教師あり学習は、機械学習における非常に一般的なタイプの機械学習であり、入力と出力がわかっている場合のトレーニングです。モデルを作成し、入力を出力にマッピングします。

特徴: 学習目標 (実際の値、注釈など) が提供されます。

教師あり学習は、対象の結果が離散的か連続的かに応じて、分類と回帰に分類できます。

1.1 分類

このタイプの予測目標値は離散的で、たとえば雨が降るか降らないかを予測した場合、最終的な結果は 2 つだけです。 、雨または 雨が降っていない場合の状況には 2 つのカテゴリがあります。

目的: 過去の結果に基づいて新しいサンプルの分類結果を予測すること。2 つの分類結果のタスクはバイナリ タスクと呼ばれ、2 つ以上の分類結果は多分類タスクと呼ばれます。

一般的なアルゴリズム: デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、K 最近傍アルゴリズム、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、人工ニューラル ネットワーク。

1.2 回帰式

このタイプの予測対象値は連続的であり、典型的な例としては、ある不動産の価格動向を予測することが挙げられます。

アルゴリズム: 線形回帰、AdaBoosting など。

2. 教師なし学習

教師なし学習の特徴は、データにラベルを付ける必要がなく、モデルに基づいて継続的に自己学習と定着を行い、最終的に自己要約を通じて学習することです。 。学習モデルには主にクラスタリングと次元削減が含まれます。

2.1 クラスタリング

主に、物理的または抽象的なオブジェクトのコレクションを、類似したオブジェクトから複数のカテゴリに形成するプロセスを指します。これは、類似の原則に従ったグループ化として理解できます。

アルゴリズム: 一般的なものには、K-means アルゴリズム、BIRCH アルゴリズム、DBSCAN アルゴリズムなどがあります。

2.2 次元削減

高次元データは、システム リソースとアルゴリズムのパフォーマンスに大きく依存します。次元削減とは、重要な情報の大部分を保持しながら、高次元データ内の重要でない情報を処理することです。 。簡単に言うと、複雑から単純へのプロセスであり、複雑な問題をできるだけ単純にすれば、対処の難易度は大幅に下がります。

利点: スペースを節約し、アルゴリズムにかかる時間を節約し、システム リソースの消費を削減します。

アルゴリズム: 主成分分析アルゴリズム (PCA)

3. 半教師あり学習

教師あり学習と教師なし学習の組み合わせ学習方法。半教師あり学習では、パターン認識を実行するためにラベル付きデータだけでなく大量のラベルなしデータも使用します。

半教師あり学習は、少数のラベル付きサンプルと多数のラベルなしサンプルに適しており、より高い精度の予測を実現できます。

4. 転移学習

転移学習とは、事前にトレーニングされたモデルを別の学習タスクで再利用する学習方法を指します。

ソース ドメイン: 既存の知識、ターゲット ドメイン: 学習する新しい知識。

5. 強化学習 (RL)

RL は、強化学習、評価学習、強化学習とも呼ばれ、機械学習のパラダイムおよび方法論の 1 つです。

強化学習のタスクは、スマート デバイスが人間と同じように継続的に学習して試行できるようにし、さまざまな環境で最も理想的なソリューションを作成し、継続的な意思決定のプロセスを強化し、継続的な試行を通じて学習できるようにすることです。どれが最良の方法であるかを見つけてください。

事例: AlphaGo は強化学習アルゴリズムを使用して世界チャンピオン イ セドルを破り、Google YouTube 動画推奨アルゴリズムなどを使用しました。

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