機械学習のアルゴリズムをどのように記述しますか？
質問者：Guendalina Ruschenschmidt |最終更新日：2020年5月12日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
- 機械学習アルゴリズムを最初から作成するための6つのステップ：パーセプトロンのケーススタディ。ジョンサリバン。
- 重みに入力を掛けて合計します。
- しきい値と比較します。
- 重みを更新します。
- 繰り返す。
- 重みを初期化します。
- 重みに入力を掛けて合計します。
- しきい値と比較します。
ロジスティック回帰は、モデルを正則化するための多くの方法を提供し、ナイーブベイズのように相関する機能についてそれほど心配する必要はありません。また、優れた確率的解釈があり、決定木やSVMとは異なり、モデルを簡単に更新して新しいデータを取り込むことができます。
また、最高の機械学習アルゴリズムは何ですか？要約すると、データサイエンスで最も重要な機械学習アルゴリズムのいくつかを取り上げました。5つの教師あり学習手法-線形回帰、ロジスティック回帰、CART、ナイーブベイズ、KNN。 3教師なし学習techniques-アプリオリ、K-手段、PCA。
この点で、機械学習アルゴリズムを開発するためのあなたの習熟度は何ですか？
データ構造、アルゴリズム、計算可能性、複雑さ、およびアーキテクチャにある程度習熟していることが非常に重要です。選択する5つの言語は、Python、R、JavaScript、Java、およびC ++です。機械学習の専門知識が感情分析に関するものである場合は、 PythonとRを優先する必要があります。
分類にはどのアルゴリズムが使用されますか？
3.1比較マトリックス
| 分類アルゴリズム | 正確さ | F1-スコア |
|---|---|---|
| ロジスティック回帰 | 84.60％ | 0.6337 |
| ナイーブベイズ | 80.11％ | 0.6005 |
| 確率的勾配降下法 | 82.20％ | 0.5780 |
| K最近傍法 | 83.56％ | 0.5924 |
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学習アルゴリズムとは何ですか？
学習アルゴリズムは、新しい状況でのアプリケーションに適したパターンを抽出するためにデータを処理するために使用される方法です。特に、目標は、システムを特定の入出力変換タスクに適合させることです。
アルゴリズムには何種類ありますか？
アルゴリズムは、その構造に基づいて3つのタイプに分類できます。シーケンス：このタイプのアルゴリズムは一連のステップで特徴付けられ、各ステップが次々に実行されます。分岐：このタイプのアルゴリズムは、「if-then」問題によって表されます。
機械学習の種類は何ですか？
機械学習は、次の3つのタイプに分類されます。
- 教師あり学習–トレーニングしてください！
- 教師なし学習–私は学習において自給自足です。
- 強化学習–私の人生私のルール！ （ヒット＆トライアル）
機械学習の例とは何ですか？
しかし、機械学習とは何ですか？例えば、医療診断、画像処理、予測、分類、関連付けを学習、回帰などの機械学習アルゴリズムに構築されたインテリジェントシステムは、過去の経験や過去のデータから学ぶ能力を有しています。
アルゴリズムとはどういう意味ですか？
アルゴリズムは、問題を解決するための段階的な方法です。これは通常、データ処理、計算、その他の関連するコンピューターおよび数学演算に使用されます。アルゴリズムは、新しいデータアイテムの挿入、特定のアイテムの検索、アイテムの並べ替えなど、さまざまな方法でデータを操作するためにも使用されます。
機械学習アルゴリズムはどのように機能しますか？
機械学習アルゴリズムは、計算手法を使用して、モデルとして事前に決定された方程式に依存することなく、データから直接情報を「学習」します。アルゴリズムは、学習に使用できるサンプルの数が増えるにつれて、パフォーマンスを適応的に改善します。ディープラーニングは、機械学習の特殊な形式です。
コーディングせずに機械学習を学ぶことはできますか？
従来の機械学習では、学生がソフトウェアプログラミングを知っている必要があります。これにより、機械学習アルゴリズムを作成できます。しかし、この画期的なUdemyコースでは、コーディングを一切行わずに機械学習を学習します。その結果、学ぶのがはるかに簡単で速くなります！
機械学習には数学が必要ですか？
機械学習の主な前提条件はデータ分析です
始まる実務家（すなわち、ハッカー、コーダー、ソフトウェアエンジニア、ビジネスや業界のデータ科学者として働いている人）のためには、そのくらいの微積分、線形代数、または物事を成し遂げるために他の大学レベルの数学を知っている必要はありません。 機械学習にはコーディングが必要ですか？
機械学習プロジェクトはコーディングだけで終わるわけではありません。データの視覚化、適切なMLアルゴリズムの適用、モデルの微調整、前処理、パイプラインの作成など、結果を達成するためのステップは他にもたくさんあります。したがって、はい、コーディングやその他のスキルも必要です。
AIにはどのようなスキルが必要ですか？
人工知能で働くために必要なスキル
- 数学：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズムおよび論理。
- 科学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理。
- コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、論理、効率。
AIを学ぶには何が必要ですか？
学位を取得し、 AIのコースまたはクラスに参加する
コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理、ロボット工学、ゲーム理論などの概念を紹介します。事前のプログラミング知識と経験（Pythonをメインプログラミング言語として使用）、および数学のバックグラウンドが必要です。 機械学習は良い分野ですか？
したがって、機械学習は、この分野に参入するのに最適な分野です。しかし、本当に困難で重要な自動化の問題を解決したい場合は、ほぼ確実に確かな機械学習スキルが必要になります。したがって、機械学習は、今日、人間が行う必要のあることを自動化することに関心がある場合に入るのに最適な分野です。
機械学習は難しいですか？
ただし、機械学習は依然として比較的「難しい」問題です。研究を通じて機械学習アルゴリズムを進歩させる科学は難しいことは間違いありません。この難しさは、多くの場合、数学によるものではありません。前述のフレームワークのため、機械学習の実装には強力な数学は必要ありません。
機械学習のCVとは何ですか？
2019年4月15日に回答済み・著者には565の回答と347kの回答ビューがあります。 CV =相互検証。 ML =機械学習。
機械学習はスキルですか？
一般に、機械学習エンジニアは、コンピューターサイエンスとプログラミング、数学と統計、データサイエンス、ディープラーニング、および問題解決に熟練している必要があります。 Udacityによると、必要なスキルの内訳は次のとおりです。
機械学習の5つの一般的なアルゴリズムは何ですか？
面倒なことはせず、順不同で、始めたばかりの人のための機械学習アルゴリズムのトップ5を次に示します。
- 線形回帰。
- ロジスティック回帰。
- 分類および回帰ツリー。
- K最近傍法（KNN）
- ナイーブベイズ。
AIアルゴリズムとは何ですか？
一般に、アルゴリズムはいくつかの入力を受け取り、数学と論理を使用して出力を生成します。まったく対照的に、人工知能アルゴリズムは、データを「学習」し、新しい入力が与えられたときに出力を生成するために、入力と出力の両方を同時に組み合わせます。