機械学習

機械学習[Machine Learning]

機械学習とは,入力変数[入力データ]から自律的にパターン・経験則を発見し,そのパターン・経験則を現状分析や将来の予測,あるいは不確定な状況での意思決定に利用するアルゴリズムシステムに関する体系的研究のことをいいます.

機械学習を行うためには,入力変数から特徴量[feature]と呼ばれる数値を抽出する必要があります.

特徴量[feature]

特徴量[feature]とは,入力変数にどのような特徴があるかを数値化したもの.

タスク[task]

タスク[task]とは,解析する対象[Domain]に関して解きたい問題を抽象的に表現したもの.

タスク[task]は,入力変数[入力データ]から出力への写像・モデル[model]として表現されます.

モデル[model]

モデル[model]とは,特徴量[feature]出力の間を結び付けるもの.

機械学習においてはモデル[model]アルゴリズム[algorithm]によって生成されます.つまり,タスクはモデル[model]によって取り組まれ,学習の問題はモデル[model]を生成するアルゴリズム[algorithm]によって解かれます.

機械学習は,入力データが与えられたとき,その入力データに上手く当てはまるモデル[model]を見つけ出すことだとも言えます.これは,システム同定統計的推定と言われるものとほぼ同じと言えます.

当てはまりの良いモデル[model]を見つけるということは,入力データの点からモデル[model]の空間に射影を下すということに他なりません.このモデル[model]の空間に自然な構造[非ユークリッド的構造]を持ち込んで解析を行うのが情報幾何学です.

アルゴリズム[algorithm]

アルゴリズム[algorithm]とは,チューリング機械[Turing Machine]によって定義される計算過程.
つまり,チューリング完全[Turing-complete]なシステムで実行可能な操作の並びのこと.

Vita brevis, ars longa. Omnia vincit Amor.





















確率測度の拡張 2010年代 代数的確率空間 チェビシェフの不等式 マルコフの不等式 ベータ関数