【1分で読める】はじめての機械学習/田口善弘

・機械学習の本質は「関係性の予測」。
・相互の関係性がわからない情報をもとに、関係性がわかりやすい「数」を作る。
・k近傍法とは？
与えられた学習データをベクトル空間上にプロットしておき、未知のデータが得られたら、そこから距離が近い順に任意のk個を取得し、その多数決でデータが属するクラスを推定するというもの。
※落第を防ぐために補修を受けさせる生徒を選ぶ時などに活用できる
・入試とは、「入試の成績」と「入学後の適正」という2つの事象の関係性予測。
・線形回帰とは？
「複数のものを適当な比率で足し上げて予測する」こと。説明変数に対して目的変数が線形またはそれから近い値で表される状態。
・ディープラーニング(深層学習)とは？
人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。その先祖的な存在がニューラルネットワーク。
・ディープラーニングの応用として画像処理がある。「一般物体認識能力」が必要となり、これを実現するのは、CNN(Convolutional Neural Network=畳み込みニューラルネットワーク)。
・機械学習は本来、時間がかかりすぎて計算できないものに対して、近似的な答えを出すためのもの。
・そういう意味では量子計算も機械学習の仲間であると言える。