機械学習 (1) AIと機械学習

Ⅰ ようこそ機械学習の世界へ
1. AIと機械学習

1.1 人工知能(AI)とは

1.1.1 AIの定義

・AI = artificial inteligence 人工知能

1.1.2 強いAIと弱いAI

・強いAI = 汎用型AI = さまざまなことに対応できるAI
・弱いAI = 特化型AI = 特定の領域でのみ対応できるAI

1.2 機械学習とは

1.2.1 AIと機械学習

・機械学習 = AIが人間のように高度な判断を実行するに必要な高速をコンピュータに探させる方法(アルゴリズム)の総称

1.2.2 教師あり学習

・教師あり学習 (supervised learning)
・あるデータA(動物の画像など)が与えられたとき、Aと関連のあるデータB(動物の名前)はどういう値になるかを予測(判断)
・学習を行うには データA と その答え も準備が必要 = 教師データ (training data)
・入力データが持つ測定可能な特徴 = 特徴量、説明変数
・答えのデータ = 目的変数、正解データ、正解ラベル、ラベル
・法則と照らし合わせてコンピュータが予測すること = 推論
・教師あり学習 = 回帰・分類 に分けられる
・回帰 (regression) = 正解データが数値 = 株価予測、スポーツドリンクの販売数を予測
・分類 (classification) = 正解データが文字列や範囲の狭い整数(選択肢)など = 機械の正常異常判断、犬猫の判断

1.2.3 教師なし学習

・教師なし学習 (unsupervised learning)