人間は経験を通して学び、成長する能力を持っている 学習能力と経験を通じてタスクをより上手にこなせる能力は、人間の 2 つの特性です。 私たちは生まれたとき、何も知らず、自分ではほとんど何もできません。しかしすぐに、私たちは毎日学び、能力を高めていきました。
しかし、コンピューターでも同じことができることをご存知でしたか? 機械学習により、コンピューターは自分でタスクを完了することを学習できる。
機械学習は、統計学とコンピューターサイエンスを組み合わせて、コンピューターがプログラムなしで与えられたタスクを完了する方法を学習できるようにします。 脳が経験を活用してタスクを改善するのと同じように、コンピューターも同じことができます。 犬と猫を区別するようにコンピューターに教える 犬と猫の写真を区別するためにコンピューターが必要だとします。写真を入力して、これはただの犬、あれはただの猫だとコンピューターに伝えることができます。
学習するようにプログラムされたコンピューターは、将来猫や犬を認識できるように、データ内の統計パターンを探します。コンピューターは、猫の鼻は猫よりも短く、犬は猫とはまったく大きさが異なることを自ら理解し、その情報を空間内で数値的に表現するかもしれません。 しかし、重要な点は、これらのパターンを認識し、将来のデータをソートするためのアルゴリズムを構築するのはプログラマーではなくコンピューターであるということです。 シンプルでありながら効果的なアルゴリズムの例としては、猫と犬を区別する重要な境界を見つけようとするコンピューターが挙げられます。 コンピュータは新しい写真を見ると、重要なポイントをチェックして、それが猫なのか犬なのかを区別します。もちろんエラーは発生しますが、コンピューターが受け取るデータが増えるほど、アルゴリズムの精度が高まり、予測の精度も高まります。 機械学習はさまざまな分野で広く利用されている 機械学習は、顔認識、テキストおよび音声認識など、広く使用されています。 スパムフィルター、オンラインショッピング、視聴の推奨、クレジットカード詐欺の検出など、すべて関連テクノロジーが使用されています。 今日、機械学習の研究者は統計学とコンピューターサイエンスを組み合わせて、より複雑な問題を解決するためのアルゴリズムを構築しています。より少ない計算能力で、より効率的になります。医療診断からソーシャル メディアまで、機械学習が世界を変える可能性は計り知れません。
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