機械学習-従来のAI

AIの旅は、1950年代に始まり、コンピューティング能力は現在の数分の1でした。AIは、統計学者が計算機を使用して予測を行う方法で、マシンによって行われた予測から始まりました。したがって、最初のAI開発全体は、主に統計的手法に基づいていました。

この章では、これらの統計手法とは何かについて詳しく説明します。

統計的手法

今日のAIアプリケーションの開発は、古くからの伝統的な統計手法を使用することから始まりました。将来の価値を予測するには、学校で直線補間を使用している必要があります。いわゆるAIプログラムの開発にうまく適用されているそのような統計的手法は他にもいくつかあります。現在のAIプログラムははるかに複雑で、初期のAIプログラムで使用されていた統計的手法をはるかに超えた手法を使用しているため、「いわゆる」と言います。

当時AIアプリケーションの開発に使用され、現在も実践されている統計手法の例をいくつかここに示します。

• Regression
• Classification
• Clustering
• 確率論
• デシジョンツリー

ここでは、AIが要求する広大さを恐れることなく、AIを使い始めるのに十分ないくつかの主要なテクニックのみをリストしました。限られたデータに基づいてAIアプリケーションを開発している場合は、これらの統計手法を使用することになります。

しかし、今日、データは豊富です。私たちが持っている巨大なデータの種類を分析することは、それら自体にいくつかの制限があるため、あまり役に立ちません。したがって、ディープラーニングなどのより高度な方法が開発され、多くの複雑な問題が解決されます。

このチュートリアルを進めるにつれ、機械学習とは何か、そしてそのような複雑なAIアプリケーションの開発に機械学習がどのように使用されるかを理解します。