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機械学習の学習日記 | 分類

さて、機械学習の分類。

▶機械学習
　▶教師あり
　　▶識別
　　▶回帰
　▶教師なし
　　▶モデル推定
　　▶パターンマイニング
　▶中間的手法
　　▶データに正解付き/なしの組み合わせ(強化学習)
　　▶手法が教師あり/なしの組み合わせ(深層学習)

こんな感との事。

データに正解情報がある。

データの分類を出力

予測される数値を出力

データに正解がない

データの集合全体をモデル化

データの集合の中から得られる特徴を出力

教師あり/なしに分類できないもの

(強化学習)
強化学習の場合は、迷路を抜けるようなロボットに対して正解なしの状態から、幾つかの分岐で右折、左折、直進のように選択させる。個々の選択に対しては正解は分からないけど、連続した選択に対しては、ゴールした際に報酬が与えられる。試行錯誤を繰り返して最適解を導く。

(深層学習)
深層学習の場合は、多層ニューラルネットワークを用いた学習を行う。入力層に近いネットワークから順に教師なし学習を行って学習を積み重ねてゆく。これによって得たパラメータを初期値として全体のネットワークで教師あり学習を行う。

と、分類されているみたい。
んー？。とりあえず読み飛ばす。

あと、メモ
マイクロソフトのMachine Learningクラウドサービス
Machine Learningのブログ記事
AZURE MACHINE LEARNINGを使ってみよう

後で調べる用の検索キーワード

Azure Machine Learning

ML Studio