第3回:機械学習概論:考え方と枠組み

3.1 機械学習の考え方

機械学習とは

学習 (大辞林より)

  1. まなびおさめること.勉強すること.「新しい教科を―する」
  2. 〔生〕 生後の反復した経験によって,個々の個体の行動に環境に対して適応した変化が現れる過程.ヒトでは社会的生活に関与するほとんどすべての行動がこれによって習得される.
  3. 〔心〕 過去の経験によって行動の仕方がある程度永続的に変容すること.新しい習慣が形成されること.
  4. 〔教〕 新しい知識の獲得,感情の深化,よき習慣の形成などの目標に向かって努力を伴って展開される意識的行動.

[添付]

機械学習に向いていること,向いてないこと

応用例

チャレンジ

3.2 機械学習のタイプ

教師あり/教師なし学習

バッチ学習とオンライン学習

インスタンスベース

3.3 全体フレームワーク

アヤメ(Iris)データセット

アヤメ問題

ヒオウギ・アヤメ(Iris-Setosa)ブルーフラッグ (Iris-Versicolour)バージニカ (Iris-Virginica)
iris_setosa.jpg (C) Malcolm Manners - CC BY 2.0iris_versicolour.jpg (C) Maja Dumat - CC BY 2.0iris_verginica.jpg (C) Frank Mayfield - CC BY-SA 2.0

3.4 実装フロー


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