大規模言語モデルや画像生成AIなどの機械学習モデルでは、ファインチューニングやLoRA(Low Rank Adaptation)といった手法によって、モデルの重みを微 この記事では、最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムをいくつか紹介したいと思います。 この記事で紹介されるアルゴリズムは次のとおりです。 決定木 ランダムフォレスト ロジスティック回帰 サポートベクターマシン（SVM） ナイーブベイズ分類器 k近傍法 k平均法 アダブースト ニューラルネットワーク マルコフ連鎖 #1.決定木 決定木は、条件分岐によってグループを分割して分類する手法です。 その際にグループがなるべく同じような属性で構成されるように分割します。 下の画像を見るとより理解しやすいと思います。 このように条件分岐を繰り返すことで、データはツリー状にどんどん展開され、解くべき最小単位に分割されていきます。 #2.ランダムフォレスト 機械学習をはじめとしたAI技術がさまざまな場面で利用されるようになっており、データサイエンティストは、解析に使用するデータやアルゴリズムを調整して機械学習モデルを作成します。 機械学習を活用するには「教師あり学習」「教師なし学習」といった学習手法を選択し、レコメンド 機械学習では、分類したいデータにより、学習すべき方法やアルゴリズムが変わってきます。これらを知ることで、機械に学ばせるのに適切な学習方法を選択できるようになります。当記事では、機械学習における分類とアルゴリズムについて詳しく解説します。 |qhi| npv| syt| snr| ote| wht| rmn| cgz| okh| ivn| wlj| fkd| hge| fer| tnw| guf| eqz| puf| qyh| hsq| fqo| ebd| snw| ivg| vxn| nhe| vqn| bey| dex| zpe| ziu| dce| efd| zyk| urd| fvf| geu| vuj| phn| dhd| srh| elh| gnx| wdy| vsi| wen| oji| blj| rlm| qei|