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

【無料】データに騙されないためのたった3つの視点 ~はじめての因果推論入門~
【無料】2030年に59万人が不足する職業-データサイエンス超入門-
【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)
いま、仙台で産業・社会・事業の課題解決にテクノロジーが必要な理由~想い・興味・知識が駆動する社会革新に挑んだリーダーたち~ #TechDriveSendai
5/16(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
【5月13日(月)開催】データ駆動型ビジネスの課題と解決法

マガジン

技術ブログ

KubernetesでGPUを使用する

こんにちは。サイオステクノロジーの塙です。 今回はKubernetes をベースとしたプラットフォームでGPUを扱っていくための手法について解説してみます。 概要 直近では特にAIや機械学習(ML)に関する話題が増え、これらの分野を活用したソリューションの実現を図る組織も多いのではないでしょうか。 これらの分野の計算リソースのためには、GPUが必要となってきます。 そ

サイコロを振り直す:ABテストにおける共変量バランス調整の検討①

今日は協業リテールメディアdivでデータサイエンティスト、プロダクトマネージャーをしております早川で ...

動画

書籍