機械å¦ç¿’ - Wikipedia
機械å¦ç¿’（ãã‹ã„ãŒãã—ã‚…ã†ã€è‹±: machine learning）ã¨ã¯ã€çµŒé¨“ã‹ã‚‰ã®å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚Šè‡ªå‹•ã§æ”¹å–„ã™ã‚‹ã‚³ãƒ³ãƒ”ューターアルゴリズムもã—ãã¯ãã®ç ”ç©¶é ˜åŸŸã§[1][2]ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ä¸€ç¨®ã§ã‚ã‚‹ã¨ã¿ãªã•ã‚Œã¦ã„る。 典型的ã«ã¯ã€Œè¨“練データã€ã‚‚ã—ãã¯ã€Œå¦ç¿’データã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’使ã£ã¦å¦ç¿’ã—ã€å¦ç¿’çµæžœã‚’使ã£ã¦ä½•ã‚‰ã‹ã®ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’ã“ãªã™ã‚‚ã®ã¨ã•ã‚Œã‚‹ã€‚例ãˆã°éŽåŽ»ã®ã‚¹ãƒ‘ムメールを訓練データã¨ã—ã¦ç”¨ã„ã¦å¦ç¿’ã—ã€ã‚¹ãƒ‘ムフィルタリングã¨ã„ã†ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’ã“ãªã™ã€ã¨ã„ã£ãŸã‚‚ã®ã§ã‚る。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P,
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