概要
機械学習に
おける
統計と
確率の
役割について
解説するが
これらの
概念を
理解する事で
機械学習の
仕組みや
応用範囲を
より深く
理解する事が
できる。
AIの背後にある数学的な基礎
機械学習とは
答えのない
課題に挑む
プロセスで
ある。
機械学習は、
明確な答え
や
方法論がない
問題に対して
コンピュータが
自ら学習し、
判断基準を
作り出す事で
解決を目指す
技術である。
人間は
経験を通して
成功する
確率の
高い方法を
学ぶが、
機械学習は
データに
基づいて
最適な
解決策を
見つけ出す
プロセスで
ある。
最高や最適を
目指すと
いう意味では
同様である。
機械学習を支える統計と確率
機械学習の
背後には、
統計学と
確率論
という
数学的な
概念が
深く
関わって
いる。
これらの
概念は、
機械学習
アルゴリズムが
データを分析し、
パターンを
認識し、
予測を
行う上で
不可欠な
要素となる。
統計学は、
データの
収集、
整理、
分析を
通じて、
そのデータが
持つ
特性や傾向を
明らかに
するための
学問である。
機械学習では、
大量のデータを
統計的に
処理する事で、
データの中に
隠された
意味
や
パターンを
発見し、
それを
学習に
役立てる。
確率論は、
不確実な事象の
起こりやすさを
数値で表現する
学問である。
機械学習では、
確率論を用いて、
予測の精度を
評価したり、
複数の選択肢の
中から
最適なものを
選択したりする。
