前回 (第 02 回) の復習 (2)

機械学習の分類
教師あり学習 : 学習データに正解ラベルがある
教師なし学習 : 学習データに正解ラベルがない
強化学習 : 学習の環境(学習データの生成と評価)を与える
Deep Learning (深層学習) : 機械学習の一種
「多層の人工ニューラルネットワーク」を用いる手法
利点 : 特徴量を指定しなくても、目的が実現できる
欠点 : 因果関係が明確に示せない ( 説明機能がない )
人工知能の応用分野
回帰 : 数値で表される既知の特徴量どうしの相関を求る
分類 : 与えられたカテゴリにデータを振り分ける
クラスタリング: 与えられたデータの特徴量の似たものをグループ化する
推薦:  顧客に対して関心のありそうな商品やサービスを提示