まだまだ初心者の段階だ。
自分の覚書のために、機械学習についてまとめておく。
現時点での自分なりの理解なので、間違いがあるかもしれない。
〇 機械学習（machine learning）には3つある
・教師あり学習（supervised learning）：お手本がある
・教師なし学習（unsupervised learning）：お手本がない
・強化学習（reinforcement learning）：報酬があたえられる
〇 教師あり学習では、お手本がある
・写真を見せて「これは猫」「これは犬」と教え込む
・将棋や囲碁の定石を教える
・ただし、お手本が正解とは限らない
〇 教師なし学習では、お手本がない
・分類をするが、誰かがラベルをはる必要がある
・分類が連続変数になってもよい
〇 強化学習
・ 報酬がある。勝ち負けや評価関数として表現される
・ 人工知能自身が評価関数を作ることもある
・ 強化学習の本質は膨大な試行錯誤である
・ 知的ゲームでの人との勝負は、10年選手 vs 1万年選手のようなもの
〇 機械学習に対する人間の優位性
・ 機械学習の成否はビッグデータにかかっている
・ 人間は少数のサンプルや経験から、未知のものを類推できる
このページは時々書き換えます
結論：機械学習の理解は人工知能理解の第1歩
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