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定義-学習アルゴリズムとはどういう意味ですか？
学習アルゴリズムは、機械学習で使用されるアルゴリズムであり、技術が人間の学習プロセスを模倣するのに役立ちます。 ニューラルネットワークなどのテクノロジーと組み合わせて、学習アルゴリズムは複雑で洗練された学習プログラムを作成します。
Techopediaは学習アルゴリズムを説明します
論理回帰、線形回帰、決定木、ランダムフォレストはすべて、学習アルゴリズムの例です。 「最近傍」などのアルゴリズムには、これらのアルゴリズムを使用して、機械学習プログラムの意思決定と学習に影響を与える方法も含まれます。 一般に、これらのすべてのアルゴリズムに共通するのは、テストまたはトレーニングデータから外挿して、現実世界で予測を作成したりモデルを構築したりする能力です。 これらのアルゴリズムは、生データの塊または比較的ラベル付けされていない背景から「データポイントを一緒に引き出す」ためのツールと考えてください。
学習アルゴリズムが教師あり機械学習と教師なし機械学習の両方で役立つ場合、それらは各分野の異なる方法で使用されます。 教師あり機械学習は、既にラベル付けされ分離されたデータを持っているという利点があるため、使用される学習アルゴリズムはいくつかの点で異なります。 一番下の行は、エンジニアがこれらの学習アルゴリズムを、それが消化するデータセットについてより深く理解しようとする特定の技術またはプログラムの構成要素としてまとめることです。
