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定義-教師あり学習とはどういう意味ですか？
教師あり学習とは、マシンに入力された関連データに基づいて、マシンがオブジェクト、問題、または状況を分類できるようにする方法です。 マシンには、特性、パターン、寸法、オブジェクトの色と高さ、人や状況などのデータが、マシンが正確な分類を実行できるようになるまで繰り返し与えられます。 教師あり学習は、実際のシナリオに適用される一般的なテクノロジーまたは概念です。 教師あり学習を使用して、製品の推奨事項を提供し、顧客データに基づいて顧客をセグメント化し、以前の症状に基づいて疾患を診断し、他の多くのタスクを実行します。
Techopediaは教師あり学習について説明します
教師あり学習中に、マシンにはデータマイニング用語でトレーニングデータと呼ばれるデータが与えられ、それに基づいて分類が行われます。 たとえば、果物の分類にシステムが必要な場合、色、形状、寸法、サイズなどのトレーニングデータが与えられます。 このデータに基づいて、果物を分類することができます。
通常、システムは、正確な分類を実行できるように、そのようなプロセスの複数の反復を必要とします。 クレジットカード詐欺の検出や病気の分類などの現実の分類は複雑なタスクであるため、適切な能力を実現するには、適切なデータと学習セッションの反復がマシンに必要です。
