機械学習に関する深い知識と実践的なチュートリアルを提供する参考情報です。
機械学習（ML）は、トレーニング・データのパターンを「学習」し、その後、新しいデータについて正確な推論を行うことができるアルゴリズムに焦点を当てた 人工知能（AI） の下位分類です。このパターン認識機能により、機械学習モデルは、明示的なハードコード化された指示がなくても、意思決定や予測を行うことができます。機械学習、特にディープラーニングは、最新のAIシステムの屋台骨となるものです。
この包括的なガイドでは、教育的な解説、チュートリアル、ポッドキャスト・エピソードなど、機械学習に関連するコンテンツを紹介します。
導入における最初のステップとして、機械学習の解説を閲覧し、概要を理解しましょう。
機械学習のユースケースを実現する基本的なデータサイエンスと統計の原則を学びましょう。
特徴量エンジニアリングは、MLモデルのパフォーマンスを向上させるために、未加工データから新しい特徴量を選択、変換、作成するプロセスです。
教師あり学習では、人間がラベル付けしたデータセットとデータセットを使用して、MLをトレーニングします。
教師なし学習では、人間による入力を必要とせずに隠れたパターンやデータグルーピングを発見することにより、ラベルなしデータセットを分析し、クラスター化します。
半教師あり学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用して教師あり学習と教師なし学習を組み合わせ、分類タスクと回帰タスクのAIモデルをトレーニングします。
強化学習では、自律的なエージェントが試行錯誤を通じて学習し、そのアクションに対する報酬や罰則の形でフィードバックを受け取ります。
ディープラーニングでは、ディープ・ニューラル・ネットワークと呼ばれる多層ニューラルネットワークを使用して、人間の脳の複雑な意思決定を模倣します。
生成AIは、ユーザーのプロンプトやリクエストに応じて、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェア・コードなどのオリジナル・コンテンツを作成することができます。
モデル・トレーニングとは、モデルの最終的なユースケースに関連するサンプル・タスクのトレーニング用のデータセットでパフォーマンスを最適化するために、機械学習モデルを「教育」するプロセスです。
機械学習ライブラリーは、MLアルゴリズムとモデルの開発と実装を簡素化する、事前に作成されたコード、関数、ツールのコレクションです。
MLOps（機械学習運用）は、MLモデルを構築および実行するための標準化されたプロセスを実践者が作成するのを支援するために設計された一連のプラクティスです。
自然言語処理（NLP）では、計算言語学と統計的手法を通じて人間の言語を処理するモデルを可能にします。
コンピューター・ビジョンでは、MLを使用してコンピューターとシステムに「見る」こと、つまりデジタル画像、ビデオ、その他のビジュアル・インプットから意味のある情報を導き出すことを教えます。
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