機械学習

機械学習は人工知能の一種で、データのパターンに基づいて予測や行動を起こすように、コンピュータのアルゴリズムを学習させるものです。機械学習のモデルは、特定のルールや命令を明示的にプログラムするのではなく、与えられた例から学習し、より多くのデータに触れることで時間の経過とともに精度を向上させていきます。 機械学習には「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」などの種類があります。

「教師あり学習」では、モデルは人間によって予めラベル付けされたデータセットで構築されます。入力と出力を対応付ける関数を学習し、モデルが新しい未知の入力のターゲットラベルを正確に予測できるようにすることが目標です。

「教師なし学習」では、モデルはラベルのないデータセットで構築され、目標は特定のターゲットなしにデータのパターンや構造を識別することです。教師なし学習では、クラスタリングや次元削減が一般的な学習方法となります。

「強化学習」はある環境下での報酬を最大化するために行動を起こすように、エージェントを訓練するものです。エージェントは、その行動に対して正負の報酬という形でフィードバックを受け、時間が経つにつれてより高い報酬を得られるように行動を調整することを学習していきます。

機械学習は画像認識、音声認識、自然言語処理、不正検知、自律走行車など幅広い分野で活用が進んでいます。

イベント

注目のイベント

5/30(木) 19:30- 受講料最大70%OFF ! E資格対応・Reスキル(教育訓練給付制度)認定講座説明会
【無料Webセミナー】Qlik What's New - May 2024 リリースの新機能のご紹介
【2024年6月開講】ハイレベルAIエンジニア育成講座 (eラーニング・対面講座)
【無料】人類を助ける技術「機械学習」を90分で超簡潔に理解する!-機械学習超入門-
【無料】人類を助ける技術「機械学習」を90分で超簡潔に理解する!-機械学習超入門-
5/21(火) 19:30- 気象庁認定「気象データアナリスト育成講座」オンライン説明会

マガジン

技術ブログ

音声認識のドメイン適応のために最適なデータセットを抽出する方法

こんにちは、音声認識技術の研究開発を担当している篠原です。 この記事では、音声認識モデルのドメイン適応のために最適なデータセットを抽出する技術について紹介します。汎用データセットから目的ドメインのデー...

データ量を約3倍に増量しアップデート日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始

データ量を約3倍に増量しアップデート 日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始 2024年4月30日 概 要 Laboro.AIは、2020年にTV録画から長時間音声と字幕テキストを抽出して音声コーパスを自動構築する独自システムを用いた音声データから構築した日本語音声コーパス「 LaboroTVSpeech(ラボロティービースピーチ) 」を開発し、学術研究用に無償公開しておりましたが

AWS での生成 AI と CFD シミュレーションを使用した概念設計

この投稿では、 生成AI 技術を従来の物理ベースの 計算流体力学 (CFD)シミュレーションと組み合わせることで、自動車、モータースポーツ、航空宇宙分野の新しい設計コンセプトをたった1枚の画像から探索できる迅速な概念設計プロセスを作成できることを示します。 AWS Batch などの AWS サービスとオープンソースの TwinGraph を使用することで、 AWS 上のイベント駆動型ワー

動画

書籍