0の最適な機械学習ツール - 2025

機械学習に関するFAQ

教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか？

教師あり学習はラベル付きデータを使用して予測や分類モデルのトレーニングに使用される一方、教師なし学習はクラスタリングや次元削減のためにラベル付けされていないデータのパターンを見つけます。

機械学習にはどれくらいのデータが必要ですか？

必要なデータ量は問題の複雑さと選択したアルゴリズムに依存します。一般的に、より複雑な問題やモデルほど大きなデータセットが必要です。

一般的な機械学習アルゴリズムは何ですか？

一般的なアルゴリズムには線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがあります。

機械学習における過学習の対処方法は？

過学習は、モデルトレーニング中に交差検証、正則化、ドロップアウト、早期停止などの手法を使用することで緩和することができます。

機械学習における特徴選択の役割は何ですか？

特徴選択は、特定の問題に最も適した特徴を特定し、モデルの性能を向上させ、複雑さを減少させ、解釈可能性を高める役割を果たします。

時系列予測のために機械学習を使用することはできますか？

はい、再帰ニューラルネットワーク(RNN)、長短期記憶(LSTM)ネットワーク、自己回帰モデルなどの機械学習技術は、時系列予測によく使用されます。