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自動学習モデルは分類または機械学習をどのようにしていますか？
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自動学習モデルまたは機械学習は、さまざまな基準に従ってさまざまなカテゴリに分類できます。次に、自動学習モデルを分類するための最も一般的なアプローチのいくつかについて説明します。

学習の種類に応じて、自動学習モデルには、監視された学習、非科学学習、強化学習の3つのタイプがあります。監視された学習では、モデルはラベル付けされた一連のデータ、つまり、各エントリの正解が提供されます。非科学学習では、モデルは、ラベル付けとそれらの間の関係をラベル付けして探すことなくデータでトレーニングされています。強化学習では、モデルは環境またはエージェントから受け取るフィードバックに基づいて意思決定を行うことを学びます。

モデルのアーキテクチャによると、自動学習モデルは、モデルの構造とその部分がどのように関連しているかを指すアーキテクチャに従って分類できます。自動学習モデルアーキテクチャの例には、ニューロンネットワーク、決定ツリー、線形モデル、ルールベースのモデルが含まれます。

目的によれば、自動学習モデルは、達成する目的に従って分類することもできます。目的のいくつかの例には、分類、回帰、クラスタリング、次元の減少、異常の検出が含まれます。

複雑さの程度に応じて、自動学習モデルは複雑さの程度に応じて分類することもできます。単純なモデルのいくつかの例には、近くの近隣に基づく線形回帰と分類が含まれますが、最も複雑なモデルには、深いニューラルネットワークと補強材による学習アルゴリズムが含まれます。

これらは、自動学習モデルを分類できる方法のほんの一部であり、異なる基準に基づいた他の分類が可能です。自動学習問題の適切なモデルの選択は、データセット、問題の性質、モデルのトレーニングと実装に利用できるリソースに依存します。