1 概要

• 機械学習の概要
  機械学習(ML)は、直接プログラミングすることなくコンピュータにデータから学習しデータに基づいて意思決定を下すことを可能にする、データ分析の手法です。この手法では、アルゴリズムを使用してパターンが検出され、時間の経過とともに精度が高まり、タスクが自動化されます。これは、データに基づいた難問を解決するために不可欠なものとなっています。
• 機械学習プロセス
  機械学習プロジェクトのライフサイクルは6つのフェーズに分かれています。このプロセスは、ビジネス上の問題を定義し、機械学習の観点からビジネス上の問題を言い換えることから始まります。機械学習プロセスの最終目標は、ビジネス上の問題を解決するための正確な結果を生成することです。
• 機械学習の手法とアルゴリズム
  機械学習の問題は、マイニング手法に分類されます。機械学習のそれぞれのファンクションによって、モデル化と解決が可能な問題のクラスを指定します。アルゴリズムとは、特定の種類の問題を解決するための数学的手続きです。