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===[[アルゴリズム]]===
{| class="wikitable"
|-
! scope="col"| アルゴリズム
! scope="col"| 用途
! scope="col"| 備考
|-
|線形回帰
|トレンドの予測
|
|-
|ロジスティクス回帰
|データを2つのカテゴリに分類し、データセットを分割する最善の方法を見つける
|
|-
|多クラスタロジスティクス回帰
|データを複数のカテゴリに分類する
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|-
|隠れマルコフモデル(ビタビ)
|最も可能性の高い隠れた理由を見出す
|
|-
|k平均法
|固定数のカテゴリにクラスタリングし、自動的に分割
|
|-
|自己組織化マップ
|任意のカテゴリにクラスタリングし、高次元データを2次元平面上へ非線形写像する
|
|-
|オートエンコーダ
|入力されたデータを一度圧縮し、重要な特徴量だけを残した後、再度もとの次元に復元
|
|-
|Qポリシーニューラルネットワーク
|ニューラルネットワークを用いた環境での強化学習
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|-
|パーセプトロン
|教師ありニューラルネットワークを用いたデータの分類
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|-
|畳み込みニューラルネットワーク
|教師ありニューラルネットワークを用いた次世界画像の分類
|
|-
|リカレントニューラルネットワーク
|ニューラルネットワークを使用して観測に一致するパターンを生成
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|-
|シーエンス変換(Seq2seq)モデル
|自然言語の問い合わせに対する自然言語応答の予測
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|-
|順位付け
|効用の学習によって項目を順位付けするための学習
|
|-
|}
→アルゴリズム
*すべての[[数学]]は抽象化される
*[https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started?hl=ja TensorBoard]というインタラクティブな可視化環境
© 2006 矢木浩人
