機械学習

人工知能

人工知能とは、人間や動物の知性をシミュレートする機械によって表示される知性を指します

AIとMLの関係

AI — インテリジェントなマシンとプログラムを作成するエンジニアリング

ML — 明示的にプログラムされていなくても学習する能力。つまり、データからパターンを抽出して学習する人工知能システムの能力は、機械学習として知られています。

MLの特徴;
• データを使用してデータセット内のパターンを検出し、それに応じてプログラムの動作を調整します
• 新しいデータにさらされたときに成長および変化することを学習できるコンピューター プログラムの開発に焦点を当てます
• コンピューターが明示的でなくても、反復アルゴリズムを使用して隠された洞察を見つけられるようにしますプログラムされている
• 分析モデルの構築を自動化する

従来型 vs ML

機械学習とデータ サイエンス

DS と ML は密接に関係しています。DS は、ML アルゴリズムのデータを評価するのに役立ちます。

DS : データのパターンを見つけるために統計的手法を使用することです

ML : 統計的機械学習では、DS と同じ数学と手法を使用します。

DS : これらの手法は、独自に学習して改善するアルゴリズムに統合されています。

ML : 機械学習は、機械がデータのパターンから学習できるようにするため、AI を促進します。

機械学習技術

ML は、DS の多くの理論と手法を使用します。

• 分類 : コンピュータ プログラムが与えられたデータ入力から学習し、この学習を使用して新しい観察結果を分類する手法
• カテゴライゼーション : データを最も効果的かつ効率的に使用するために、データをカテゴリに分類する手法
• クラスタリング : 同じグループ内のオブジェクトが他のグループ内のオブジェクトよりも互いに類似するように、一連のオブジェクトをグループ化すること
• トレンド分析 : 時系列データ分析を使用して、現在および将来のイベントの動きを予測することを目的としています。
• 異常検出 : 一見均一に見えるデータで異常なケースを特定する
• ビジュアライゼーション : データを画像またはグラフィック形式で表示すること。意思決定者は、視覚的に提示された分析を見ることができます
• 意思決定 : 可能性の証拠としてのデータを使用して経営上の意思決定に影響を与える能力を人々に提供する技術またはスキル

画像処理 : 画像のタグ付けと認識、自動運転車、光学式文字認識 (OCR) など

ロボティクス : ヒューマン シミュレーション、ヒューマノイド ロボット、産業用ロボティクス。

データ マイニング : 異常検出、グループ化と予測、関連付けルール。

Vedio Games : 一部のゲームは強化学習を実装しています

テキスト分析 : スパム フィルタリング、センチメント分析、情報抽出

ヘルスケア : 医療診断、AI でヘルスケアを変革する 100 以上のスタートアップ

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ありがとう！