ディープラーニングG検定 対策講座 第3回/全8回

ディープラーニングG検定対策3 機械学習の具体的手法

ディープラーニングG検定 試験対策講座の第3回は、機械学習の具体的手法について学びます。決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、試験対策で理解しておくべき手法について解説します。
再生時間:24分
ディープラーニングG検定対策3 機械学習の具体的手法

【ディープラーニング検定対策3 機械学習の具体的手法】

 日本ディープラーニング協会「G検定」対策講座第3回目を始めますよろしくお願いします。前回は機械学習が、どういったものかについて説明しました。今回は、それに続いて機械学習の具体的手法について見ていきたいと思います。

 まず実際のモデルについて、機械学習のモデルはたくさんあります。言葉だけ並べてみましたが、k近傍法やランダムフォレスト、ブースティング、サポートベクターマシン、条件付き確率場、ニューラルネットワークなど、いっぱいありますが、いったんその言葉を置いておいて、伝えたいことは結局のところ、それぞれのモデルは、どういう境界線にするか、どういうパターン分類の基準にするかのアプローチが異なるだけということをお伝えします。

 というのも、実際にデータを分ける基準をつくろうと考えたとき、その分け方に関してはいろいろ考えられるわけです。

 例えば左図を見てください。丸のデータと三角のデータがあります。四角のデータが1個書いてありますが、これはどっちかわからないとしましょう。このときに丸と三角をうまく分ける基準を見つけて、四角をどちらかに分類したい。

このコンテンツ・機能は有料会員限定です。

有料会員になると全記事をお読みいただけるのはもちろん
  • ①2000以上の先進事例を探せるデータベース
  • ②未来の出来事を把握し消費を予測「未来消費カレンダー」
  • ③日経トレンディ、日経デザイン最新号もデジタルで読める
  • ④スキルアップに役立つ最新動画セミナー
ほか、使えるサービスが盛りだくさんです。<有料会員の詳細はこちら>
この記事をいいね!する
第2回 ディープラーニングG検定対策2 人工知能の問題と機械学習
第4回 ディープラーニングG検定対策4 ニューラルネットワークの概要

Powered by リゾーム

このセミナーの目次

ディープラーニングG検定 対策講座
  • 全8回

ディープラーニングG検定 対策講座

日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。(第1回はどなたでも閲覧可能です)

あなたにお薦め

セミナー講師

巣籠 悠輔

セミナー講師

ギフト
下のボタンを押すと発行されるURLを使えば
24時間、無料でこの記事が閲覧できます (詳細