機械学習（Machine Learning）は学際的な専門分野であり、確率論の知識、統計の知識、複雑なアルゴリズムの知識を網羅し、コンピューターをツールとして使用して、人間の学習方法のリアルタイムシミュレーションと既存のコンテンツの知識構造に特化効果的に学習効率を向上させるために分割します。このコラムでは、「機械学習」の基礎知識を学習ノートの形式でまとめます。ようこそ、一緒に学び、コミュニケーションしてください！
列リンク：「機械学習」の研究ノート
機械学習は、人工知能から生成された分野の重要な分岐であり、インテリジェント化の鍵です
機械学習プロセス
機械学習、データベース、データマイニングの関係
機械学習アプリケーション
インターネット検索、自動運転、絵画識別、古代文書の復元...
機械学習開発
「人工知能」から派生した機械学習
ダートマス会議は人工知能の分野の誕生を記念しました。第
1段階：推論期間（1956-1960年代：論理推論）
主な成果：自動定理証明システム（たとえば、Simon and Newer） 「論理理論」システムの
第2ステージ：ナレッジピリオド（1970年代-1980年代：ナレッジエンジニアリング）
主な成果：エキスパートシステム（たとえば、フェイゲンバウムらの「DENDRAL」システム）
第3ステージ：スタディピリオド（1990年代-now：機械学習）
機械学習は「知識工学のボトルネックを打破する」ための武器として登場しました。
1990年代中頃から後半にかけて、人間はデータの海に溺れてしまいました。需要はますます緊急になっています
今日の「機械学習」はすでに広大な主題領域です
ビッグデータを収集、転送、保存する目的は、ビッグデータを「使用」することです。ビッグデータを分析するための機械学習技術がなければ、「利用」は不可能です。
機械学習の基本的な用語
その他の関連概念
学習プロセス☞すべての仮説で構成される空間を検索するプロセス
目的：トレーニングセット（fit）に「適合する」という仮説を見つける
バージョン空間：トレーニングセットと一致する一連の仮説
帰納的バイアス：機械学習アルゴリズムの学習プロセスでは、特定のタイプの仮説が優先されます。
効果的な機械学習アルゴリズムは、優先
学習アルゴリズムの帰納的優先が問題自体と一致する必要があり、ほとんどの場合、アルゴリズムを直接決定しますあなたは良いパフォーマンスを得ることができます！
メッセージを残して、一緒にコミュニケーションすることを学ぶことを歓迎します~~~
読んでくれてありがとう
終わり
