【機械学習】3大トピック

機械学習の3大トピックについて整理します。

教師あり学習

回帰：「数値」を予測する　例）入力Xと出力y
分類：「カテゴリ」を予測する　例）赤ワインか白ワイン

教師なし学習

入力xしかない。何かを予測したいというモチベーションがない。
入力xの構造や原理原則を理解したいというのがモチベーション

クラスタリング：過去の傾向からみて分類する
次元削減：入力の変数を減らす

強化学習

データがないorほとんどない
動きながらデータを採取していく
例）掃除ロボットは動きながら部屋の地図を理解していって掃除する。