機械学習のユニバーサルワークフロー

人工知能は、最近、より大きな傾向にあります。機械学習と深層学習は人工知能を構成します。下記のベン図は、機械学習と深層学習の関係を説明しています。

機械学習

機械学習は、コンピューターが設計およびプログラムされたアルゴリズムに従って動作できるようにする科学の芸術です。多くの研究者は、機械学習が人間レベルのAIに向けて進歩するための最良の方法であると考えています。これには、次のようなさまざまなタイプのパターンが含まれます。

• 教師あり学習パターン
• 教師なし学習パターン

ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであり、関連するアルゴリズムは人工ニューラルネットワークと呼ばれる脳の構造と機能に触発されています。

ディープラーニングは、教師あり学習またはラベル付きデータとアルゴリズムからの学習を通じて非常に重要になっています。ディープラーニングの各アルゴリズムは同じプロセスを経ます。これには、入力の非線形変換の階層が含まれ、出力として統計モデルを作成するために使用されます。

機械学習プロセスは、次の手順を使用して定義されます-

• 関連するデータセットを特定し、分析のために準備します。
• 使用するアルゴリズムのタイプを選択します。
• 使用したアルゴリズムに基づいて分析モデルを構築します。
• テストデータセットでモデルをトレーニングし、必要に応じて修正します。
• モデルを実行してテストスコアを生成します。