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パターン認識 パーセプトロンの学習規則による二値分類について - Qiita
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パターン認識 パーセプトロンの学習規則による二値分類について - Qiita
パターン認識のパーセプトロンの学習規則について説明します。 まずは人工知能における機械学習の分類か... パターン認識のパーセプトロンの学習規則について説明します。 まずは人工知能における機械学習の分類から説明します。 機械学習の学習方法は教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分けられます。 一つずつ見ていきましょう。 教師あり学習とは学習データに正解を与えて学習を与える方法です。 例えば犬の画像を見せて、これは犬の画像だよと教えます。 何枚も教える事で人工知能は犬の画像を見分けられるようになります。 これが教師あり学習です。 教師なし学習とは学習データに正解を与えないで学習をさせる方法です。 教師なし学習が得意とするのはクラスタリングです。 これはデータの類似度に基づいてデータをグループ分けする方法です。 強化学習は学習データに正解は無いが、望ましい行動をした時に報酬を与えて報酬を最大化するような行動を取るような人工知能です。 将棋AIや囲碁AIといったゲームAIが打ち手を学習する際の手法と