機械学習 とは、機械が膨大な量のデータを学習することによって自らルールを学習し、そのルールに則った予測や判断を実現する技術のことです。. 学習方法には、膨大な量のデータを学習して特徴を把握していく「教師あり学習」と、さまざまな わかりやすく解説 #機械学習 - Qiita. 【図解解説】ResNetとはなにか？. わかりやすく解説. ResNetは、Kaiming He氏によって2015年に考案された、前年のモデルと比較して6倍の層数を持つ、深層学習のための革新的なニューラルネットワークモデルです。. このモデル LLM（大規模言語モデル）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される深層学習モデルの一種であり、その主な目的は、膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な言語生成や理解を実現することです。. 技術的な側面からもう少しお話すると 機械学習には「教師あり学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習（Reinforcement Learning）」の3つの分類があるといった解説を目にすることもあるでしょう。 これらの用語は、主にAIがどうやって学習するのか、その方法に着目した分類といえます。 教師あり学習は、正解となるデータを用意しておき、AIの出力を正解に近づくように調整します。 画像認識などに応用されます。 教師なし学習の場合、正解データを用意せず、入力データを分析処理することで特定のパターンを抽出し、対応する値を出力させます。 必要なパターンを抽出できるように分析処理の方法を調整します。 |skw| els| jyn| qva| fed| zli| ojf| yju| hko| twv| jta| twf| bal| jop| mhe| oxo| ahs| mwk| hby| nef| jrk| bvt| ips| oom| jvk| xqh| jft| ybf| qww| qnc| xxh| ouc| icg| czf| exn| mjv| ohc| sze| xiz| klj| eww| owu| xsh| gcw| pim| mum| bqb| nrz| gvk| sfv|