機械学習とAI

線形回帰とロジスティック回帰 線形回帰とは？ 線形回帰（Linear Regression）は、与えられた入力変数と出力変数の間に線形な関係がある場合に使用される回帰アルゴリズムです。このアルゴリズムは、目的変数（出力）を説明変数（入力）によって予測することを目的とします。モデルは次のように表されます。 Y = w0 ...

教師あり学習と教師なし学習の違い 教師あり学習とは？ 教師あり学習（Supervised Learning）は、入力データに対してその正解ラベル（出力）が与えられた状態でモデルを学習させる手法です。目的は、データから関係を学び、新しいデータに対しても正確な予測を行うことです。入力と出力のペアが訓練データとして提供され、...

機械学習とは？ 機械学習の定義 機械学習は、コンピュータがデータを使用して経験を積み、パターンや関係性を学習することで、新しいデータに基づいて予測や判断を行う手法です。これは、明示的なプログラミングによらず、データを通じてモデルが自動的に改善されることを意味します。機械学習は、人工知能（AI）の重要な分野であり、特に多...

AIと機械学習の違い AI（人工知能）とは？ AI（人工知能）は、人間の知的な行動を模倣する技術の総称です。AIは、問題解決、学習、推論、意思決定などのタスクを実行できるシステムを指します。AIの目的は、機械が人間のように「考える」ことができるようにすることです。例えば、チェスを指すAIや、自然言語処理を使って会話を理...