さらに、機械学習で使用するアルゴリズム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。

同様に、機械学習アルゴリズムはどのように見えますか？このブログで取り上げる最初の5つのアルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、CART、ナイーブベイズ、およびK最近傍法（KNN））は、教師あり学習の例です。アンサンブルは、別の種類の教師あり学習です。

また、一般的な機械学習のユースケースは次のうちどれですか？

誰もが知っておくべきAIと機械学習のユースケーストップ10

• データセキュリティ。マルウェアは巨大な、そして成長している問題です。
• パーソナルセキュリティ。
• 金融取引。
• 健康管理。
• マーケティングのパーソナライズ。
• 不正検出。
• 推奨事項。
• オンライン検索。

画像認識に通常使用される機械学習アルゴリズムのタイプとその理由は何ですか？

画像分類の精度を向上させるために使用される最も一般的な手法の1つは、畳み込みニューラルネットワーク（略してCNN）です。画像全体を数字の配列として供給する代わりに、画像はいくつかのタイルに分割され、マシンは各タイルが何であるかを予測しようとします。