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教師あり学習これは、既知の答えを持つ例を使用してネットワークをトレーニングする機械学習方法であり、出力と入力の間には関係があります。
多くの場合、新しいインスタンスは、入力と期待される出力で構成されるトレーニング データに基づいてパターンを学習または確立することによって推論できます。関数の出力は、連続値または予測カテゴリになります。
教師あり学習は、分類問題と回帰問題によく使用されます。回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムの違いは、出力変数のタイプを指定するか、連続変数の予測を指定するかです。
機械学習の分野には主に 3 つの方法があります。
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