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目次
機(jī)械學(xué)習(xí)とは何ですか?
機(jī)械學(xué)習(xí)の種類
機(jī)械學(xué)習(xí)はどのように機(jī)能しますか?
機(jī)械學(xué)習(xí)を始めましょう
出典とクレジット:
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機(jī)械學(xué)習(xí)とは何ですか?初心者向けガイド

Jan 10, 2025 am 07:18 AM

機(jī)械學(xué)習(xí) (ML): 世界を再構(gòu)築する革新的なテクノロジー。 パーソナライズされたストリーミングの推奨から自動(dòng)運(yùn)転車に至るまで、ML は數(shù)多くのセクターにわたるイノベーションを促進(jìn)します。 このガイドは ML をわかりやすく説明し、初心者に明確な理解を提供します。

機(jī)械學(xué)習(xí)とは何ですか?

本質(zhì)的に、ML は人工知能 (AI) の一分野であり、コンピューターがデータから學(xué)習(xí)し、明示的なプログラミングを行わずに情報(bào)に基づいた意思決定を行えるようにします。 すべてのシナリオに対して手動(dòng)でルールを定義するのではなく、アルゴリズムにデータを提供して、アルゴリズムがパターンを識(shí)別して結(jié)果を予測(cè)できるようにします。 畫像內(nèi)の貓を識(shí)別するシステムを作成することを想像してください。 「とがった耳」などの特徴を指定する代わりに、アルゴリズムに多數(shù)の貓の寫真を入力するだけで、特徴を個(gè)別に學(xué)習(xí)できるようになります。


機(jī)械學(xué)習(xí)の種類

What is Machine Learning? A Beginner’s Guide

ML には主に 3 つのタイプが存在します。

  • 教師あり學(xué)習(xí): アルゴリズムはラベル付きデータから學(xué)習(xí)します。 たとえば、住宅価格を予測(cè)するには、特徴 (面積、寢室) とラベル (実際の価格) を含むデータを提供する必要があります。モデルはこれらの間の関係を?qū)W習(xí)します。
  • 教師なし學(xué)習(xí): アルゴリズムはラベルのないデータから學(xué)習(xí)し、事前定義されたガイダンスなしでパターンとグループ化を識(shí)別します。 一般的なアプリケーションは、類似したデータ ポイントをグループ化するクラスタリングです (例: 購(gòu)買習(xí)慣に基づく顧客のセグメント化)。
  • 強(qiáng)化學(xué)習(xí): アルゴリズムは、環(huán)境との相互作用を通じて、報(bào)酬またはペナルティを受け取りながら學(xué)習(xí)します。 このアプローチは、AlphaGo のような AI システムで使用されており、フィードバックに基づいた戦略的な意思決定を通じて囲碁ゲームを習(xí)得しました。

ML の影響は広範(fàn)囲に及んでいます。 以下に実際のアプリケーションをいくつか示します:

レコメンデーション システム: Netflix や Spotify などのサービスは、ML を利用して、ユーザーの好みに基づいてレコメンデーションをカスタマイズします。

ヘルスケア: ML モデルは醫(yī)療畫像を分析して病気 (癌など) を検出し、患者の転帰を予測(cè)します。

金融: 銀行は、不正行為の検出と信用リスク評(píng)価に ML を活用しています。

自動(dòng)運(yùn)転車: 自動(dòng)運(yùn)転車は、物體認(rèn)識(shí)、ナビゲーション、運(yùn)転決定に ML を利用します。


機(jī)械學(xué)習(xí)はどのように機(jī)能しますか?

What is Machine Learning? A Beginner’s Guide

ML プロセスは次のように簡(jiǎn)略化できます。

データ収集: 関連データを収集します。たとえば、スパム フィルターを構(gòu)築するには、スパムまたは非スパムとしてラベル付けされた電子メールのデータセットが必要です。

データの前処理: トレーニング用にデータをクリーンアップして準(zhǔn)備します。 これには、欠損値の処理、機(jī)能のスケーリング、データのトレーニング セットとテスト セットへの分割などが含まれる場(chǎng)合があります。

モデルの選択: 適切なアルゴリズム (線形回帰、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワークなど) を選択します。

モデル トレーニング: トレーニング データをアルゴリズムにフィードしてパターンを?qū)W習(xí)します。

モデルの評(píng)価: 目に見えないデータでモデルをテストし、そのパフォーマンスを評(píng)価します。

モデルのデプロイメント: トレーニングとテストが完了すると、モデルは新しいデータの予測(cè)に使用できます。


機(jī)械學(xué)習(xí)を始めましょう

ML の旅を始める準(zhǔn)備はできましたか? その方法は次のとおりです:

  1. Python を?qū)Wぶ: Python は ML で主流の言語(yǔ)です。 NumPy、Pandas、Scikit-learn などのライブラリについてよく理解してください。
  2. データセットを探索する: Kaggle や UCI Machine Learning Repository などの Web サイトでは、練習(xí)用に無(wú)料のデータセットを提供しています。
  3. 簡(jiǎn)単なプロジェクトを構(gòu)築する: 住宅価格の予測(cè)やアイリスの花の分類など、初心者向けのプロジェクトから始めます。

ML は、さまざまな分野を変革する強(qiáng)力な問題解決ツールです。 最初は複雑ですが、管理しやすい概念に分割すると、よりアクセスしやすくなります。レコメンデーション システム、データ分析、AI アプリケーションに興味がある場(chǎng)合でも、ML は無(wú)限の可能性を提供します。 ML のどの側(cè)面に最も興味をそそられますか?コメントでご意見やご質(zhì)問を共有してください。 ML と MLOps に関する初心者向けガイドについては、フォローしてください!


出典とクレジット:

以上が機(jī)械學(xué)習(xí)とは何ですか?初心者向けガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

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