エンドポイントの詳細、およびマネージド オンライン エンドポイントと Kubernetes オンライン エンドポイントの違いについては、Azure Machine Learning のエンドポイントの概要に関する記事をご覧ください。 マネージド オンライン エンドポイントは、ターンキー方式で機械学習モデルを展開...
基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構築する方法について知りたい場合は、このパスを使用してください。 また、従来の機械学習からの移行を予定していて、ディープ ラーニングとニューラル ネットワーク (ここでのみ紹介します) について知りたい場合にも、このパスが最...
PCA は、複数の変数が含まれるデータを分析することで機能します。 変数間の相関関係を探し、結果の違いを最もよく把握できる値の組み合わせを決定します。 これらの合成されたフィーチャー値を使用して、主成分と呼ばれる、よりコンパクトなフィーチャー空間が作成されます。
図1. 機械学習とディープラーニングの違い 機械学習では一般的に、特徴量(予測や分類に利用される数値や画像等のデータセット)を人間が定義します。一方、ディープラーニングでは、後述するニューラルネットワークの技術を応用することで膨大な特徴量を自動で学習をしてくれます。そのため、...
深層学習と機械学習は同じ意味で使用される傾向があるため、この2つの用語のニュアンスの違いに注目すべきでしょう。機械学習、深層学習、ニューラル・ネットワークはすべて人工知能の下位分野です。ただし、ニューラル・ネットワークは実際には機械学習の下位分野であり、深層学習はニューラル・...
画像分類にでは、潜在的な合併症がある場合の画像で関連する特徴を最も効果的に特定できるため、ニューラル・ネットワークなどのディープ・ラーニング手法がよく使用されます。たとえば、視点、照明、大きさの違いや、画像に写っている余計なものなどを認識し、このような問題を軽減して、最...
人間の論理的思考を模倣するようにコンピューターをトレーニングする方法の 1 つに、ニューラル ネットワークの使用があります。これは、人間の脳に倣ってモデル化された一連のアルゴリズムです。 機械学習と予測分析の関係 機械学習は予測分析の一種ですが、注目すべき違いは、機械学習では...
機械学習とは、データ内の未知の関係性を見つける手法です。 機械学習とAIという用語は、よく同義的に使用されます。重要な違いとして、すべての機械学習はAIですが、すべてのAIが機械学習であるわけではありません。機械学習は、大量に保管されている可能性があるデータを自動的に検索して、単純...
人間の脳内と同じく、神経の強化により、パターン認識、専門知識、学習全般の能力が向上します。 ディープラーニングとは この種の機械学習が「ディープ(深層)」と呼ばれるのは、多数のレイヤーで構成されるニューラルネットワークと、複雑で種類の異なる大量のデータを使用するからです。ディ...
ITの異常検出:悪意のあるネットワーク攻撃や脆弱性を表すパラメーターを機械学習モデルに入力しておき、異常なイベントが発生したときにIT管理者に通知します。 オンラインチャットボット:キーワードを探して最適な回答を提案するように機械学習モデルをトレーニングし、オンラインチャットボ...