機械学習-結論

このチュートリアルでは、機械学習を紹介しました。これで、機械学習は、平均的な人間よりも少し速く、優れているとはいえ、人間の脳が実行できるアクティビティを実行するための機械をトレーニングする手法であることがわかりました。今日、非常に複雑と見なされているチェス、AlphaGOなどのゲームで、マシンが人間のチャンピオンを打ち負かすことができることがわかりました。あなたは、機械がいくつかの分野で人間の活動を実行するように訓練され、人間がより良い生活を送るのを助けることができることを見てきました。

機械学習は、教師ありまたは教師なしにすることができます。トレーニング用のデータ量が少なく、明確にラベル付けされたデータがある場合は、教師あり学習を選択してください。教師なし学習は、通常、大規模なデータセットのパフォーマンスと結果を向上させます。簡単に利用できる膨大なデータセットがある場合は、ディープラーニングの手法を利用してください。また、強化学習と深層強化学習も学習しました。これで、ニューラルネットワークとは何か、そのアプリケーションと制限がわかりました。

最後に、独自の機械学習モデルの開発に関しては、さまざまな開発言語、IDE、およびプラットフォームの選択肢を検討しました。次に行う必要があるのは、各機械学習手法の学習と実践を開始することです。主題は広大で、幅があることを意味しますが、深さを考えると、各トピックは数時間で学ぶことができます。各トピックは互いに独立しています。一度に1つのトピックを考慮し、それを学び、実践し、選択した言語を使用してアルゴリズムを実装する必要があります。これは、機械学習の学習を開始するための最良の方法です。一度に1つのトピックを練習すると、すぐに機械学習の専門家に最終的に必要とされる幅を習得できます。

幸運を！