用語集

目次

か~こ

回帰

散布図にズレが一番少なくなる線を引いたもの。機械学習で新しい値を予測するために使われる。

学習済みモデル

データの特徴を学習したモデルのこと

学習データ

モデルがパターンやルールを学習されるために使用されるデータのこと。

機械学習

コンピュータへデータを渡すとコンピュータ自身が自分で学習して予測や判断を行う方法のこと。

強化学習

機械学習の種類の1つ。経験してうまくなる学習のこと。

教師あり学習

機械学習の種類の1つ。数値や分類を予測する学習のこと。

教師なし学習

機械学習の種類の1つ。データをまとめる学習のこと。

クラスタリング

教師なし学習でよく使われる。たくさんのデータをグループに分けてまとめること。

さ~そ

散布図

2つのデータ間の関係性を表すために使用されるグラフのこと。データのばらつきを見ることができる。

次元削減

教師なし学習でよく使われる手法の一つ。複雑なデータの特徴を分かりやすくまとめる。

深層学習(ディープラーニング)

教師あり学習の一種。自ら学習する能力がある。

説明変数

意味のある特徴量(予測や分類を行うための情報)のこと。モデルが学習する時に利用される。

た~と

テストデータ

学習済みモデルに対して使用するデータのこと。未知のデータに対してモデルがうまく機能するかどうかを評価する。

特徴量

現実世界の性質や状況の測定できるデータのこと。

ま~も

目的変数

モデルが予測する対象の変数のこと。モデルの出力(予測結果)となる。

A

AI ( Artificial Intelligence )

人工知能のこと。人間のように考えたり、学んだり、難しい問題を解決することができる。

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