> プログラムが、データから知識を学習すること、またそれを用いてタスクを実行する手法のこと > データから知識を学習するとは、プログラムによって、入力に対して、望ましい出力を返すよう数式のパラメータを調整すること > データから学習するため、には ① データの生成規則をモデルとして記述する ② モデルの良し悪しを定式化する $L(w) = \cfrac{1}{2}\sum_{i=0}^{n}(y_{i}-y'_{i})^2$ > ③ 現在のパラメータの良し悪しを②式で評価 ④ ③の評価に基づきパラメータを調整 ⑤ モデルを用いてタスクを実行する ![[ScreenShot_2020-10-09_at_12.04.32_PM.png]] [[機械学習イントロダクション]] --- > 機械学習とは、データから知識を引き出すことである。統計学、人工知能、計算機科学が交差す る研究領域で、予測解析、統計学習とも呼ばれる。 [[📖Pythonではじめる機械学習]] 機械学習システムを構築するにあたって、典型的な[[機械学習システムのワークフロー]] がある。 --- [https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html)   [https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet](https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet) --- [[Seeking SRE|SREの探求]] 18.4 機械学習とは何か > 機械学習とは、時間の経過と共にパフォーマンスが改善していくように学習するアルゴリズムを作成するために使われる統計手法です。 - 複雑な関数を統計的に推定し、そうし た関数に関する信頼区間を証明する - [[頻度論的推定量]]と[[ベイズ推定]]という2つの中心的アプローチを使う。 ![[Pasted image 20210919134154.png]] [[Seeking SRE|SREの探求]] 18.4 機械学習とは何か 図18-2 機械学習のカテゴリより引用 --- Tom Mitchellが1997 年の著書 “Machine Learning” で提唱した定義 > コンピュータプログラムは、あるクラスのタスクTにおいて指標Pで計測されるパフォーマンスが経験Eによって改善される場合、タスクTおよびパフォーマンス指標Pに関して経験Eから学習すると考えられる。 --- > コンピュータがデータから「ルールや知識を獲得」(学習)するアプローチを 機械学習(machine learning、マシンラーニング)と呼びます。 [[ディープラーニングを支える技術]] 第１章 p.3