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。

同様に、機械学習の予測とは何ですか？ 「予測」とは、過去のデータセットでトレーニングされ、顧客が30日で解約するかどうかなど、特定の結果の可能性を予測するときに新しいデータに適用された後のアルゴリズムの出力を指します。

また、どの機械学習アルゴリズムを使用するかをどのように知ることができますか？

1. 問題の種類：特定の問題を解決するためにアルゴリズムが設計されていることは明らかです。
2. トレーニングセットのサイズ：この要素は、アルゴリズムの選択において大きな役割を果たします。
3. 精度：アプリケーションによって、必要な精度は異なります。
4. トレーニング時間：アルゴリズムによって実行時間は異なります。

単純なアルゴリズムとは何ですか？

アルゴリズムは、論理的および数学的問題を解決するための段階的な手順です。レシピはアルゴリズムの良い例です。何をしなければならないかを段階的に説明しているからです。非公式には、アルゴリズムは「ステップのリスト」と呼ぶことができます。アルゴリズムは通常の言語で書くことができ、それは人が必要とするすべてかもしれません。