はじめに
機械学習モデルは、データを使用して推定 (知識に基づいた推測) または意思決定を行うコンピューター アルゴリズムです。 機械学習モデルは、設計方法が従来のアルゴリズムとは異なります。 従来のコンピューター ソフトウェアを改善する必要がある場合、人はそれを編集します。 対照的に、"機械学習アルゴリズム" は、データを使用して特定のタスクを改善します。
たとえば、スパム フィルターでは機械学習が使用されます。 20 年前は、スパム フィルターに学習させるための例が少なかったため、スパムとそうではないものを十分に識別することができませんでした。 受信され、人間のユーザーによってジャンクとしてラベル付けされるスパムが増えるにつれて、機械学習アルゴリズムはより多くの経験を積み、その役割を十分に果たすようになってきました。
適切なサイズのブーツ
このモジュール全体にわたり、1 つのシナリオ例を使用して機械学習の主要な概念を説明します。
このシナリオで、あなたは雪崩救助犬用のハーネスを販売するショップのオーナーで、最近、事業を拡大して、犬用ブーツも販売するようになりました。 どの顧客も、ハーネスは適切なサイズを選んでいるようですが、犬用ブーツはいつも間違ったサイズを注文してきます。 ほとんどの顧客が同じ取引でハーネスとブーツを購入することがわかっています。このため、あなたは、選択されたハーネスに応じて、どの犬用ブーツが適切なサイズであるかを推定できるのではないかと考えました。 そうすれば、顧客が選んだブーツを買う前に、それが正しくないサイズでありそうかどうかを警告できます。
このモジュールでは、このアイデアを実装する機械学習モデルを作成します。 その過程で、このシナリオを使用して、機械学習の基本的な概念をいくつか紹介し、実際の設定でそれらを使用する方法を示します。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 機械学習と従来のソフトウェアの違いを調べる。
- 機械学習モデルを作成してテストする。
- モデルを読み込んで、新しいデータで使用する。
前提条件
なし