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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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自動学習には、この魅力的な分野で理解して作業したいかどうかを知る必要があるという重要な概念がいくつかあります。最も重要なものの一部は次のとおりです。

学習モデル：これらは本当に興味深いアルゴリズムです！それらはデータで訓練されており、予測または分類を行うために使用されます。ツリーに基づいて、ニューラルネットワークに基づいて、線形など、さまざまな種類の学習モデルがあります。

トレーニングデータとテストデータ：トレーニングデータとテストデータを区別することが重要です。前者はモデルのトレーニングに使用され、後者はパフォーマンスを評価するために使用されます。

過剰フィッティングと過小装備：これらの用語を以前に聞いたことがありますか？モデルがデータをトレーニングするにはあまりにも多く適合し、新しいデータに適切に一般化することができない場合、過剰適合が発生します。一方、モデルがデータをトレーニングするのに十分に適合せず、データのパターンを説明できない場合、体力が発生します。

正則化：正規化は、自動学習モデルでの過剰適合を避けるための非常に便利な手法です。

最適化アルゴリズム：自動学習モデルを可能な限り最高にしたいですか？最適化アルゴリズムが重要です。これらは、損失関数を最小化する目的でモデルのパラメーターを調整するために使用されます。

これらは、プログラミングにおける自動学習の基本概念のほんの一部ですが、発見すべきことはもっとたくさんあります。私はあなたが彼らをもっと徹底的に探検し、それを楽しんでいることを敢えてしてほしいです！：d
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