機械学習
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
機械学習（きかいがくしゅう、Machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現させるための技術・手法のことである。 ある程度の数のサンプルデータ集合を対象に解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出する。 データ集合を解析するため、統計学との関連も非常に深い。
機械学習は検索エンジン、医療診断、スパムメールの検出、金融市場の予測、DNA配列の分類、音声認識や文字認識などのパターン認識、ゲーム戦略、ロボット、など幅広い分野で用いられている。応用分野の特性に応じて学習手法も適切に選択する必要があり、様々な手法が提案されている。それらの手法は、Machine Learning や IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence などの学術雑誌などで発表されることが多い。
機械学習のアルゴリズムは大きく分けて以下のように分類される。
[編集] 参考文献
- Thomas Mitchell "Machine Learning" McGraw-Hill (1997) ISBN 978-0071154673 (入門的な教科書) サポートページ
- Christopher M. Bishop "Pattern Recognition And Machine Learning" Springer-Verlag (2006) ISBN 978-0387310732 (中上級の教科書) サポートページ
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome H. Friedman "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" Springer-Verlag (2001) ISBN 978-0387952840 (高度な内容も含む．人工知能系より統計系の手法が中心) サポートページ
- David MacKay "Information Theory, Inference, and Learning Algorithms" (2003) download page
[編集] 関連項目
- 遺伝的アルゴリズム
- 帰納論理プログラミング
- 言語獲得
- サポートベクターマシン
- データマイニング
- ニューラルネットワーク
- パターン認識
- 次元の呪い
- 統計分類
[編集] 外部リンク
