機械学習
機械学習とは
機械学習は「機械学習」を意味するコンピュータサイエンスの分野です。
それは人工知能の概念の一部であり、それは機械が人々によって実行されるであろうタスクを提起する方法を研究する。
これは、コンピュータが以前のデータに基づいて、またユーザが使用するデータに基づいて決定を下すことを可能にする、以前に定義された規則によって形成される、コンピュータで使用されるプログラミングである。
作られたスケジュールによると、コンピュータは、たとえば問題を解決したり、インターネット上の出版物を増やすことができる決定を下すことができます。
機械学習はどのように機能しますか？
操作の基本はアルゴリズムであり、これはシーケンスが定義され、コンピュータが従う情報と命令で構成されています。
これらのシーケンスにより、コンピュータは状況に応じて、また入力された情報に基づいて決定を下すことができます。
特定の手順と操作をどのように行うべきか、またはアクションをどのように実行するべきかについての情報を運ぶのはアルゴリズムです。
アルゴリズムを使用するためのアプリケーションおよびプログラミング言語にはいくつかの種類があります。 それらは、満たされることになるニーズ、または作成されたアルゴリズムの目的によって異なります。
機械学習の種類
機械学習には、主に2つのタイプがあります。教師あり学習と教師なし学習です。
教師あり学習
教師あり学習では、マシンに挿入されたデータの以前のセットがあります、そして、ユーザに与えられる提案は記録されたデータと同様であるべきです。
基本的に、この情報は、ユーザーが期待する結果を予測したり、使用された要素を分類するために使用されます。
例：インターネットブラウザに写真が配置されている場合、インターネットブラウザは画像の原点や他の類似画像に関する情報を検索します。
教師なし学習
教師なし学習では、予想される具体的な結果はありません。つまり、相互参照の結果を予測することはできません。
このタイプの学習では、データはグループ化され、結果は変数に応じて変わります。
例：図書館の検索エンジンでは、さまざまな結果を達成することが可能です。 結果の変更は、検索の種類と、使用されている変数（書籍名、著者名、発行日など）によって異なります。
人工知能の意味も参照してください。
機械学習とは何ですか？
機械学習は多くの機能に使用できます。 今日最も使用されているものの1つは、ソーシャルメディア、インターネット検索、デジタルマーケティングです。
例えば、機械学習アルゴリズムはインターネットユーザーに提案をするために使用されます。 バーチャルコマースサイト、ソーシャルネットワーク、ゲーム、ビデオストレージプラットフォーム、音楽再生アプリケーションで使用されています。
この場合、アルゴリズムは、そのシーケンスのデータとインターネット内のナビゲーション履歴のデータを使用して、ユーザーに新しい提案を行います。 閲覧中およびデータ共有中のユーザの好みは、同様のプログラムまたはサービスを提案するために使用されます。
これらはより一般的な用途ですが、機械学習の知識は、次のような他の多くの状況にも適用できます。
- インターネットに関する研究
- データの収集と分析
- スパムメッセージを追跡する
- 情報の編成と分類
- インターネット上で不正を検索します。
機械学習とディープラーニングの違い
機械学習とディープラーニングはどちらも人工知能を使用する方法です。 しかし、ディープラーニング（つまりディープラーニング）は人間の学習能力により近い特性を持っているため、両者に違いがあります。
ディープラーニングでは、確立されたデータから結果を予測することも使用されます。 違いは、コンピュータが情報をより柔軟に適応させることができるため、それがより正確に行われるということです。
これは、深層学習では人工のニューラルネットワークが作成され、それが人間の脳内のニューロンのネットワークのように機能するためです。
機械の動作を脳の機能に多くの類似点を持たせ、情報を学び解釈することができるのはこのネットワークです。
ソフトウェアとビットコインの意味も参照してください。
