合計 2817 件の関連コンテンツが見つかりました
機械学習におけるメタ学習の応用
記事の紹介:メタラーニングは、学習アルゴリズムを最適化し、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを特定することにより、機械学習アルゴリズムが課題を克服するのに役立ちます。メタ学習、メタ分類器、およびメタ回帰 機械学習のメタ分類器 メタ分類器は、分類および予測モデリング タスクに使用される機械学習のメタ学習アルゴリズムの一種です。他の分類器によって予測された結果を特徴として使用し、最終的にそのうちの 1 つを最終予測結果として選択します。メタ回帰 メタ回帰は、回帰予測モデリング タスクに使用されるメタ学習アルゴリズムです。回帰分析を使用して、応答変数に対する利用可能な共変量の影響を調整しながら、複数の研究の結果を結合、比較、および合成します。メタ回帰分析は、矛盾する研究を調整したり、相互に一貫性のある研究を確認したりすることを目的としています。メタ学習ではどのようなテクニックが使用されますか?メタ学習で使用されるいくつかの方法を次に示します。
2024-01-24
コメント
347
Go 言語の学習に役立つ 5 つの必須ライブラリ
記事の紹介:Go 言語の学習に役立つ 5 つの必須ライブラリ Go 言語は、シンプルで効率的なプログラミング言語として、開発者の間でますます人気が高まっています。 Go 言語をよりよく学び、応用するには、一般的に使用されるいくつかのクラス ライブラリをマスターすることが不可欠です。この記事では、学習する必要がある 5 つのクラス ライブラリ、つまり fmt を紹介します。 fmt: fmt クラス ライブラリは、入出力をフォーマットするための Go 言語の標準ライブラリです。このクラス ライブラリを通じて、変数の出力、文字列の書式設定など、さまざまな書式設定された出力を実現できます。簡単な例を次に示します。
2024-03-01
コメント
875
未知のカテゴリの関係をマッピングするためのゼロショット学習法
記事の紹介:ゼロショット学習 (ZSL) は、既知のカテゴリと未知のカテゴリの間のマッピング関係を学習することによって、未知のカテゴリを分類することを目的とする新しい機械学習タスクです。従来の教師あり学習タスクと比較して、ゼロショット学習では、トレーニング段階で未知のカテゴリのデータを事前に取得する必要がありません。既知のカテゴリと未知のカテゴリの間の意味関係を学習し、未知のカテゴリの属性と特徴空間内の位置を推測することで、未知のカテゴリの分類を実現します。この方法の利点は、未知のカテゴリを処理できるため、モデルに優れた一般化機能が与えられることです。ゼロショット学習は、特に自然言語処理とコンピューター ビジョンの分野で広く使用されている手法です。自然言語処理ではゼロ回
2024-01-23
コメント 0
483
機械学習分類アルゴリズム
記事の紹介:機械学習分類器アルゴリズムは、データマイニング、人工知能、その他の分野で広く使用されているアルゴリズムです。データを分類して予測することで実際的な問題の解決に役立つため、現代の人工知能テクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。一般的に使用される機械学習分類器アルゴリズムのいくつかを以下に簡単に紹介します。 1. 決定木分類器 決定木は木構造に基づく分類器です。データセットを複数のサブセットに分割することで分類を実行します。各サブセットはツリーのノードに対応し、最終的に完全なデシジョン ツリーを形成します。分類プロセス中、決定木は葉ノードに到達するまで特徴の値に従って層ごとに走査され、それによって最終的な分類結果が得られます。デシジョン ツリー分類器には、理解しやすく解釈しやすいという利点がありますが、過剰適合の問題が発生する傾向もあります。
2024-01-24
コメント
227
教師なし学習における潜在特徴学習の問題
記事の紹介:教師なし学習における潜在特徴学習の問題には、特定のコード例が必要です。 機械学習の分野では、教師なし学習とは、ラベルやカテゴリ情報を持たないデータ内の有用な構造とパターンの自動学習と発見を指します。教師なし学習では、潜在特徴学習が重要な問題であり、生の入力データからより高レベルでより抽象的な特徴表現を学習することを目的としています。潜在特徴学習の目標は、生データから最も特徴的な特徴を発見し、その後の分類、クラスタリング、またはその他の機械学習タスクを容易にすることです。それは助けになります
2023-10-08
コメント 0
589
機械学習アルゴリズムの概要と分類
記事の紹介:機械学習アルゴリズムは、データから学習できるコンピューター プログラムです。収集されたデータから情報を抽出し、この情報を使用してタスクのパフォーマンスを向上させることができます。精度を確保するには、アルゴリズムを完全にトレーニングする必要があります。では、機械学習アルゴリズムはどのように機能するのでしょうか?人工知能の基本概念を理解すれば、より明確な答えが得られます。人工知能は、人間の知能を模倣するコンピューターの能力を表す広義の用語です。機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、さまざまなテクノロジーをカバーしています。 AI は人間と同様の認知能力を発揮できますが、その動作方法は本質的に人間の心とは異なります。人工知能はアルゴリズムとデータを通じて推論し、意思決定を行いますが、人間の思考は知覚に影響されます。
2024-01-22
コメント
982
強化学習の定義、分類、アルゴリズムの枠組み
記事の紹介:強化学習 (RL) は、教師あり学習と教師なし学習の間の機械学習アルゴリズムです。試行錯誤と学習を通じて問題を解決します。トレーニング中、強化学習では一連の決定が行われ、実行されたアクションに基づいて報酬または罰が与えられます。目標は、報酬総額を最大化することです。強化学習には自律的に学習して適応する能力があり、動的な環境で最適化された意思決定を行うことができます。従来の教師あり学習と比較して、強化学習は明確なラベルのない問題により適しており、長期的な意思決定の問題で良好な結果を達成できます。強化学習の核心は、エージェントが実行したアクションに基づいてアクションを強制することであり、エージェントは全体的な目標に対するアクションのプラスの影響に基づいて報酬を受け取ります。強化学習アルゴリズムには、モデルベース学習アルゴリズムとモデルフリー学習アルゴリズムの 2 つの主なタイプがあります。
2024-01-24
コメント
260
决策树,分类:监督机器学习
記事の紹介:什么是决策树?定义和目的决策树是一种监督学习技术,用于机器学习和数据科学中的分类和回归任务。它使用决策及其可能后果的树状模型,包括结果、资源成本和效用。决策树在分类中的主要目的是创建一个模型,通过学习从数据特征推断出的简单决策规则,基于多个输入变量来预测目标变量的值。主要目标:预测:将新数据点分类到预定义的类中。可解释性:提供决策过程的清晰直观的表示。处理非线性:捕获特征和目标变量之间复杂的非线性关系。决策树结构决策树由以下组件组成:根节点:代表整个数据集,也是树的起点。内部节点:代表用于分割数据的特征。
2024-07-16
コメント
469
自己教師あり学習、教師あり学習、教師なし学習の関係と違い(自己教師あり学習フレームワークの分類)
記事の紹介:自己教師あり学習 (SSL) は、データラベルの手動入力を必要としない教師あり学習の形式です。人間の介入なしにデータを独自に分析し、情報にラベルを付け、分類するモデルを通じて結果が得られます。この方法により、手動アノテーションの作業負荷が軽減され、トレーニング効率が向上し、大規模なデータセットで適切に実行できます。 SSLは、コンピュータビジョンや自然言語処理など、さまざまな分野に応用できる有望な学習手法です。自己教師あり学習は、ラベルなしのデータを使用して監視信号を生成する教師なし学習方法です。簡単に言うと、信頼性の高いデータ ラベルを生成してモデルをトレーニングし、これらのラベルを次の反復で使用します。反復ごとに、データ ラベルに基づくグラウンド トゥルースが変化します。このメソッドには次のものがあります
2024-01-22
コメント
184
Go 言語で学習する必要があるライブラリはどれですか?
記事の紹介:Go 言語で学習する必要があるクラス ライブラリ: 1. net/http、組み込み HTTP ライブラリ; 2. database/sql、組み込みデータベース アクセス ライブラリ; 3. Gorilla/mux、強力なルーティング ライブラリ; 4. gorm、シンプルで強力なデータベース ORM ライブラリ; 5. gin、軽量 Web フレームワーク; 6. logrus、強力なロギング ライブラリ; 7. viper、構成管理ライブラリ; 8. testify、テスト ライブラリ; 9. jwt-go ; 10.ゴバリデータ。
2023-07-31
コメント 0
1226
転移学習に基づく画像分類の概要
記事の紹介:事前学習済みネットワークは通常、大規模なデータセットで学習された大規模なディープ ニューラル ネットワークであり、転移学習の利点は、事前学習済みネットワークがデータ内の多数のパターンを認識するように学習していることです。これにより、ネットワークによってすでに多くの基礎作業が完了しているため、新しいタスクをより迅速かつ簡単に学習できるようになります。転移学習の欠点は、事前トレーニングされたネットワークが新しいタスクに合わせて特別に調整されていない可能性があることです。場合によっては、新しいタスクに合わせてネットワークを微調整する必要がある場合があります。転移学習の種類: 事前トレーニング: この方法では、最初に ImageNet などの大規模なデータセットで深層学習モデルをトレーニングします。モデルがトレーニングされると、他のデータセットのラベルを予測するために使用できます。たとえば、このモデルを使用して、新しい画像セットのラベルを予測できます。微調整: この方法では、最初に小さなデータセットで深層学習モデルをトレーニングします。
2023-04-12
コメント 0
720
css擬似セレクター学習擬似クラスセレクター解析
記事の紹介:前回の記事「Css擬似セレクターの学習 - 擬似要素セレクターの解析」では擬似要素セレクターについて学習しましたが、今回は擬似クラスセレクターについて詳しく見ていきます。
2022-08-03
コメント 0
1711
機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク: 定義と違い
記事の紹介:機械学習、ディープラーニング、ニューラル ネットワークは、人工知能の分野でよく耳にする専門用語の 1 つです。 AI システムの構築に焦点を当てていない場合は、これらの用語が同じ意味で使用されることが多いため、混乱する可能性があります。この記事では、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの違いとそれらの関係について説明します。これらの用語を定義することから始めましょう。機械学習とは何ですか? 機械学習は、明示的にプログラムすることなくコンピューターがデータから学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発に焦点を当てた人工知能のサブ分野です。機械学習には主に 3 つのタイプがあります。 1. 教師あり学習: ラベル付きデータ (分類または分類されたデータ) をコンピューターに提供し、そのデータに基づいて予測を行う方法を学習します。例えば、
2023-04-23
コメント 0
1242
画像分類を簡素化するための機械学習手法にはどのようなものがありますか?
記事の紹介:デジタル画像技術とコンピューターサイエンスの発展に伴い、画像分類は機械学習における重要な応用分野となっています。画像分類とは、自動認識と分類の目的を達成するために、デジタル画像をオブジェクト、シーン、アクションなどのさまざまなカテゴリに割り当てることを指します。従来の画像分類方法では、手動で特徴を抽出し、分類器を使用して分類する必要がありました。ただし、これらの手動の特徴抽出方法は多くの人力と時間を必要とすることが多く、複雑な画像分類問題に対してはそのパフォーマンスも制限されます。したがって、近年、ますます多くの研究者が機械学習手法を使用して画像分類を簡素化しようと試み始めています。機械学習は、パターンの識別、データの分類、予測を行うためのアルゴリズム トレーニングに基づく方法です。画像分類の分野では、
2024-01-24
コメント 0
543
少数ショット学習では、テキスト分類に SetFit を使用します
記事の紹介:翻訳者 | Chen Jun によるレビュー | Chonglou この記事では、「少数ショット学習」の関連概念を紹介し、テキスト分類で広く使用されている SetFit メソッドに焦点を当てます。従来の機械学習 (ML) 教師あり機械学習では、正確な予測を行うモデルの能力を高めるために、モデルのトレーニングに大規模なデータセットが使用されます。トレーニング プロセスが完了したら、テスト データを使用してモデルの予測結果を取得できます。ただし、この従来の教師あり学習アプローチには重大な欠点があります。それは、大規模でエラーのないトレーニング データセットが必要であるということです。ただし、すべてのフィールドがこのようなエラーのないデータ セットを提供できるわけではありません。そこで、「数ショット学習」という概念が生まれました。 Sの徹底研究
2023-11-28
コメント 0
997
機械学習: Python を使用した分類
記事の紹介:子供たちにリンゴとオレンジの区別を教えたいとします。これを行うにはいくつかの方法があります。どちらの果物も子どもたちに触らせて、形や柔らかさに慣れてもらうことができます。また、リンゴとオレンジの例を複数見せて、違いを視覚的に見つけられるようにすることもできます。このプロセスに技術的に相当するものは、機械学習と呼ばれます。機械学習はコンピュータに特定の問題を解決させ、経験を積むことでより良くなるように教えます。ここで説明する例は、マシンにさまざまなラベル付きの例が与えられ、ラベル付きの例から得た知識を使用してラベルなしの例にラベルを付けることが期待される分類問題です。機械学習の問題は回帰の形式をとることもあり、既知のサンプルとその解決策に基づいて、特定の問題に対する実際の値の解決策を予測することが期待されます。カテゴリーC
2023-04-08
コメント 0
661
プログラミングの基礎を学ぶ: 基本的なデータ型の定義を調べる
記事の紹介:ゼロからプログラミングを学ぶ: 基本的なデータ型はどのように定義されていますか? プログラミングは急速に発展している分野であり、プログラミング スキルを習得することは現代社会において重要な能力となっています。初心者にとって、基本的なデータ型の定義を理解することは、プログラミングを学習する第一歩です。この記事では、プログラミングをゼロから学習できるように、基本的なデータ型の定義と使用法について説明します。プログラミングでは、基本データ型はプログラミング言語の最も基本的で単純なデータ型であり、特定の種類のデータを格納するために使用されます。さまざまなプログラミング言語で定義される場合があります
2024-02-18
コメント 0
1000
教師なし機械学習を探索するための 9 つのクラスタリング アルゴリズム
記事の紹介:今日は、機械学習における一般的な教師なし学習のクラスタリング手法について共有したいと思います。教師なし学習では、データにはラベルが付けられていないため、教師なし学習で行う必要があるのは、この一連の教師なし学習を組み合わせるということです。ラベル付けされたデータがアルゴリズムに入力され、アルゴリズムはデータ内に隠されたいくつかの構造を見つけるように求められます。下図のデータを通じて、発見できる 1 つの構造は、データ セット内の点が分割できるということです。これらのクラスターを 2 つの別々の点セット (クラスター) に分割することができるアルゴリズムは、クラスター化アルゴリズムと呼ばれます。クラスタリング アルゴリズムの適用 市場セグメンテーション: データベース内の顧客情報を市場に応じてグループ化し、異なる市場に応じて個別の販売やサービスの向上を実現します。
2023-12-01
コメント 0
263
教師なし学習: 概念、種類、および応用
記事の紹介:教師なし学習では、機械はラベルなしのデータを使用して監視なしで自律的に学習します。マシンは、ラベルのないデータ内のパターンを発見し、それに応じて反応しようとします。以下に示すように、前の例に基づいており、今回はマシンがスプーンであるかナイフであるかは事前にわかりません。マシンは指定されたデータを認識し、パターンや類似性などの特性に基づいてデータをグループ化します。教師なし学習の種類 1. クラスタリング クラスタリングは、オブジェクトを、それらの間では類似しているが、別のクラスに属するオブジェクトとは異なるグループに分類する方法です。たとえば、ある電気通信会社は、パーソナライズされた音声プランとデータ プランを提供することで顧客離れを減らしました。彼らは顧客の行動を研究し、モデルを使用して同様の特性を持つ顧客をセグメント化します。その後、適切なプロモーションなどのさまざまな戦略を採用します。
2024-01-22
コメント 0
619
詳細なディスカッション: Go 言語学習の鍵となるライブラリはどれですか?
記事の紹介:詳細なディスカッション: Go 言語学習の鍵となるライブラリはどれですか?効率的で簡潔なプログラミング言語として、Go 言語は開発者の間でますます好まれています。 Go 言語を学習するプロセスでは、開発効率を向上させ、高品質のコードを作成するために、いくつかの主要なクラス ライブラリを習得することが重要です。この記事では、Go 言語学習においてどのクラス ライブラリが鍵となるのかを詳しく説明し、初心者に役立つことを願って具体的なコード例を添付します。 1.fmt (フォーマットされた入出力) Go 言語では、fmt クラス ライブラリはフォーマットされた入出力のための豊富な関数を提供します。
2024-03-01
コメント
546