「ニューラルネットワークによる学習」の版間の差分

提供: ORWiki
ナビゲーションに移動 検索に移動
(新しいページ: '【にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう (learning by neural network)】 識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machin...')
 
 
(2人の利用者による、間の2版が非表示)
1行目: 1行目:
【にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう (learning by neural network)】
+
'''【にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう (learning by neural network)】'''
  
 
識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.
 
識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.
 +
 +
[[category:近似・知能・感覚的手法|にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう]]

2008年11月13日 (木) 13:25時点における最新版

【にゅーらるねっとわーくによるがくしゅう (learning by neural network)】

識別モデルや回帰モデルをデータから取得する機械学習(machine learning)には, 決定木(decision tree), ニューラルネットワーク, 統計的モデル, 遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm)など様々なものが用いられる. その中でニューラルネットワークは, 逐次的学習およびオンライン学習が容易であることから, 適応的な問題に広く用いられている. ただし, 得られたモデルそのものはブラックボックス的であり, 入出力関係の説明能力に欠ける.