きかい‐がくしゅう〔‐ガクシフ〕【機械学習】
機械学習
【英】Machine learning
機械学習とは、言語やゲームなどをはじめとした人間の様々な知的活動の中で、人間が自然と行っているパターン認識や経験則を導き出したりするような活動を、コンピュータを使って実現するための技術や理論、またはソフトウェアなどの総称である。
通常、機械学習では一定数以上の訓練データを下にして、ナイーブベイズをはじめとした様々なアルゴリズムを用いて規則性や法則性などを学習させる。その後、テストコレクションに含まれるあらかじめ人間によって付与された正解と、機械学習の結果として出来上がったソフトウェアが導きだす正解とを比較して、精度や汎用性などを評価する。
機械学習に用いられる主なアルゴリズムとしては、最も単純で汎用的な「ナイーブ･ベイズ」、複数のルールなどに基づいた基準を構築する際などに用いられる「決定木」、クラスタリングなどで用いられることが多い「K-平均法」、サポート・ベクター・マシンなどに代表されるカーネル法、などがある。
機械学習
機械学習
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/26 00:11 UTC 版)
「機械学習」も参照 機械学習と圧縮の間には密接な関係がある。ある系列の完全な履歴を入力として事後確率を予測するシステムは（出力分布に対して算術符号を使用することで）最適なデータ圧縮に利用でき、一方最適な圧縮器は（履歴から最もうまく圧縮するシンボルを見つけることで）予測に利用できる。この等価性を利用して、データ圧縮は「一般知能」(general intelligence) を評価するベンチマークとして使われてきた。
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