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プログラミングにおける自動学習の基本概念は何ですか？
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自動学習（機械学習）は、明示的にプログラムされることなくコンピューターが学習できるようにする人工知能の分野です。これは、アルゴリズムを使用してデータを処理し、結果を生成することによって達成されます。自動学習の基本概念には次のものがあります。

1.モデル：それらは、自動学習アルゴリズムで使用される数学的表現であり、予測を行うか、決定を下します。

2.トレーニングデータ：これらは、モデルのトレーニングに使用されるデータです。

3.損失関数：それは、モデル予測と実際の値の間の誤差を測定するために使用される関数です。

4.最適化：これは、モデルパラメーターの最適な値を選択して、損失関数を最小限に抑えるプロセスです。

5.評価：トレーニング中に使用されなかったデータのモデルの精度を測定するプロセスです。

6.オーバーフィッティング：モデルがトレーニングデータをよく学習し、新しいデータに適切に一般化しない場合に発生する問題です。

7.正則化：これは、過剰適合を避け、モデルの複雑さを制限するために使用される手法です。

8.監視された学習：これは、新しいデータで予測を行うためにラベル付けされたデータでモデルがトレーニングされる自動学習手法です。

9.非科学学習：これは、データ内のパターンと構造を発見するためにラベル付けされていないデータでモデルがトレーニングされる自動学習手法です。

10.強化学習：これは、モデルがそのアクションに関する肯定的または否定的なフィードバックを通じてトレーニングされる自動学習手法です。
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JavaScriptを使用して自動プログラミング学習を使用するフレームワークはありますか？
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はい、JavaScriptで自動学習を使用するために使用できるフレームワークとオープンソースの書店がいくつかあります。最も人気のあるものには次のものがあります。

Tensorflow.js：開発者がブラウザで自動学習モデルを作成およびトレーニングできるようにするJavaScriptのディープラーニングライブラリ。

Brain.JS：JavaScriptの自動学習ライブラリで、使いやすく、クライアント側で実行されます。

ConvnetJS：深い学習とニューロンネットワークの実装に焦点を当てたJavaScriptの自動学習ライブラリ。

Deplearn.js：開発者がブラウザで自動学習モデルを作成およびトレーニングできるようにするJavaScriptのディープラーニングライブラリ。

Synaptic：JavaScriptの自動学習ライブラリで、使いやすく、クライアント側で実行されます。

これらのフレームワークと書店は、ニューロンネットワークから監視された、監視されていない学習アルゴリズムまで、JavaScriptにさまざまな自動学習アルゴリズムを実装するのに役立ちます。