HyperAI超神经

機械学習 (ML) の分野において、補間とは、既知のデータポイント間のポイントにおける関数またはデータセットの値を推定するプロセスです。補間は、データセット内の欠損値を埋めたり、データ内のノイズや不規則性を除去したりするためによく使用されます。

機械学習の補間には、線形補間、多項式補間、スプライン補間など、いくつかの異なる方法があります。内挿方法の選択は、データの特性と分析の目的によって異なります。

線形補間の単純なプロセスには、2 つの既知のデータポイント間の直線をフィッティングし、その直線を使用して中間位置での関数の値を計算することが含まれます。この方法は高速かつ簡単に使用できますが、より複雑なパターンを持つデータには適していない可能性があります。

多項式補間中に多項式関数をデータポイントに当てはめることは、より柔軟であり、複雑なパターンを持つデータに適している可能性があります。スプライン補間では、データが滑らかで連続的な傾向を示している場合に、データポイントに滑らかな曲線を当てはめます。

機械学習では、補間を使用してデータセット内の欠損値を埋めることができます。これは、不完全なデータやノイズの多いデータを扱う場合に役立ちます。データの不規則性を除去するためにも使用できるため、機械学習モデルの精度と堅牢性の向上に役立ちます。

コンピュータビジョンにおける補間の役割

【1】https://encord.com/glossary/interpolation-definition/