第4章 AIはどう学ぶ？機械学習の基本
AIはなぜ猫と犬を見分けられるのでしょうか？
なぜ売上を予測したり、おすすめ商品を提案したりできるのでしょうか？
その仕組みの中心にあるのが「機械学習」です。
機械学習とは、人間がすべてのルールを教えるのではなく、AIが大量のデータからパターンやルールを学習する技術です。現在のAIブームを支える最も重要な技術の一つでもあります。
G検定では、教師あり学習・教師なし学習・回帰・分類・決定木・ランダムフォレストなど、機械学習の基本概念が頻繁に出題されます。
この章では、機械学習の全体像から代表的なアルゴリズムまで、高校生にもわかる言葉でやさしく学んでいきます。
💡 この章を理解すると、AIが「どのように学び、予測し、判断しているのか」が見えてきます。
【第53回】AIはどうやって学ぶ？教師あり・教師なし・半教師あり学習とは
【第54回】AIは数を予測する？種類を見分ける？回帰と分類とは
【第56回】AIは確率から分類できる？ロジスティック回帰とは
【第58回】AIは質問を繰り返して答えを見つける？決定木とは
【第59回】AIは1本の木より森のほうが強い？ランダムフォレストとは
【第60回】AIはみんなの意見を集めたほうが強い？アンサンブル学習とは
【第61回】AIはどこで境界線を引く？SVM（サポートベクターマシン）とは
【第62回】AIは似ているもの同士を自分でまとめられる？クラスタリングとは
【第63回】AIは情報を減らしても本質を残せる？次元削減とは
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