教師あり機械学習

教師あり学習は、適切に「ラベル付けされた」トレーニングデータを使用してマシンをトレーニングし、そのデータに基づいてマシンが出力を予測するタイプの機械学習です。ラベル付きデータは、一部の入力データがすでに正しい出力でタグ付けされていることを意味します。

教師あり学習では、マシンに提供されたトレーニングデータが、出力を正しく予測するようにマシンに教えるスーパーバイザーとして機能します。生徒が教師の監督の下で学習するのと同じ概念が適用されます。

教師あり学習は、入力データと正しい出力データを機械学習モデルに提供するプロセスです。教師あり学習アルゴリズムの目的は、 入力変数(x)を出力変数(y)にマッピングするマッピング関数を見つけます。 。

autocad 2019 英語版をダウンロードします。

現実の世界では、教師あり学習は次の目的で使用できます。 リスク評価、画像分類、不正行為検出、スパムフィルタリング 、など。

教師あり学習はどのように機能するのでしょうか?

教師あり学習では、モデルはラベル付きデータセットを使用してトレーニングされ、モデルは各タイプのデータについて学習します。トレーニングプロセスが完了すると、テストデータ (トレーニングセットのサブセット) に基づいてモデルがテストされ、出力が予測されます。

教師あり学習の仕組みは、以下の例と図で簡単に理解できます。

正方形、長方形、三角形、多角形などのさまざまな種類の形状のデータセットがあるとします。最初のステップは、形状ごとにモデルをトレーニングする必要があることです。

さて、トレーニング後、テストセットを使用してモデルをテストします。モデルのタスクは形状を識別することです。

このマシンはあらゆるタイプの形状についてすでにトレーニングされており、新しい形状を見つけると、その形状を多数の側面に基づいて分類し、出力を予測します。

まずトレーニングデータセットの種類を決定します
ラベル付きトレーニングデータを収集/収集します。
トレーニングデータセットをトレーニングに分割する データセット、テストデータセット、および検証データセット 。
トレーニングデータセットの入力特徴を決定します。これには、モデルが出力を正確に予測できるように十分な知識が必要です。
サポートベクターマシン、デシジョンツリーなど、モデルに適したアルゴリズムを決定します。
トレーニングデータセットに対してアルゴリズムを実行します。場合によっては、トレーニングデータセットのサブセットである検証セットが制御パラメーターとして必要になることがあります。
テストセットを提供してモデルの精度を評価します。モデルが正しい出力を予測する場合、それはモデルが正確であることを意味します。

教師あり学習はさらに 2 つのタイプの問題に分類できます。

文字列から整数Javaに変換します

1. 回帰

回帰アルゴリズムは、入力変数と出力変数の間に関係がある場合に使用されます。これは、天気予報や市場動向などの連続変数の予測に使用されます。以下は、教師あり学習の対象となる一般的な回帰アルゴリズムの一部です。

2. 分類

VLCでYouTubeビデオをダウンロード

分類アルゴリズムは、出力変数がカテゴリカルである場合に使用されます。つまり、Yes-No、男性-女性、True-false などの 2 つのクラスが存在します。

スパムフィルタリング、