• 機械学習に使用されるアルゴリズムは、教師あり学習・教師なし学習に分類されます。
  • 機械学習に用いられる分析には、回帰分析・分類・クラスタリング・相関分析などがあります。

 

教師あり学習と教師なし学習

機械学習に使用されるアルゴリズムは、
・教師あり学習
・教師なし学習
に分類する事が出来ます。

教師あり学習
・学習用のデータから予測モデルを作り上げる。入力と出力はあらかじめ決まっている
・学習用のデータでは、入力と出力のペアを与え、それにより予測モデルを構築する
・予測モデルは、入力を与えられると出力の予測値を提示する

教師なし学習
・データを分析して、あらかじめ設定した何らかの基準に従った分類結果などを導き出す
・学習用のデータにも出力(正解)は含まれていない

 

 

 

機械学習で行われる分析

機械学習で行われる分析には、
・回帰分析
・分類
・クラスタリング
・相関分析
などがあります。

回帰分析 
・連続した量的データを予測する場合に使用される
・独立変数と従属変数の関係を数式によって表現し、どのような値を取るかを予測する
・教師あり学習

分類
・データが所属するグループを調べる
・2種類のグループに分類する事を2項分類と呼ぶ
・3種類以上のグループに分類する事を多項分類と呼ぶ
・教師あり学習

クラスタリング
・データが持つ特徴を分析して、グルーピングを行う
・教師なし学習

相関分析
・2つ以上の変数間の関係性を分析する
・教師なし学習

 

 

実際に機械学習をする時の注意点

用途に合った適切な分析方法を選び、
・機械学習のプラットフォーム
・データ
を用意して機器学習を行う事になります。

但し、機械学習を行う予定のプラットフォームでは、希望する分析方法やアルゴリズムが使えない事もありますので、事前にプラットフォームの調査をしておく必要があります。

 

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参考文献