人工知能の応用

機械学習とは
特徴量 : (データに含まれる) 問題解決に必要な情報
問題 : 消費者に商品を購入させたい
特徴量 : 商品の値段(安い)や、価値(高い)
経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズム
学習の対象 : 特徴量 ( 大量の購入情報から抽出 )
例: 色々な商品に色々な値段をつけて売った結果から、適切な品揃え、値段付けを行う
特徴量が明確な場合に利用する技術 ( cf. 統計 )
深層学習 ( Deep Learning )
機械学習の一種だが、データから特徴量そのものを抽出
結果の妥当性を判断するのが難しい
人工知能の応用
回帰 : 数値で利用される既知の特徴量同士の相関を求め、新な特徴量に対する値を予測する
分類 : 与えられたカテゴリーに対象を分類する
クラスタリング : 与えられたデータを特徴の似たものにグループ化する
推薦 : 顧客に対して関心の有りそうな商品やサービスを提示する事