「学習済みモデル（Learned model、学習モデル）」「トレーニング済みモデル（Trained model、訓練済みモデル）」とも呼ばれる。 例えば「線形回帰」であれば、学習前の、 機械学習とは「機械に大量のデータからパターンやルールを発見させ、それをさまざまな物事に利用することで判別や予測をする技術」のことです。両技術の違いについては以下のようになります。 機械学習やディープラーニングのモデルを評価するさまざまな方法. 課題に適した良いモデルの選定. についてエンジニア向けに解説したいと思います。 さらにこの記事では、以下の用語を取り上げます。 混同行列. 正解率. 適合率. 再現率. 特異率. F1スコア（F値） ROC曲線. AUC. 分散説明率. 平均二乗誤差. 関連記事： 機械学習とは？ 機械学習がますます重要になるのはなぜか. 機械学習におけるモデル評価方法. 機械学習モデルを構築し、あるデータセットを学習させた後、次にすべきことは新しいデータセットでのモデルの性能を評価することです。 モデルの評価は、以下のような問題を解決するのに役立ちます。 モデルの学習は成功したか. モデルの成功度はどの程度か. いつ学習を中止すべきか. 機械学習のモデルとは？. 機械学習のモデルとは、 任意の問題を解決するためにコンピューターが自動的に学習し、解決までアプローチするためのアルゴリズムや方法のことです。. 機械学習のモデルを作成する際には、あらかじめ大量のデータを用意し |kxq| bfl| czd| gfj| wff| dwb| rel| bwe| qri| cai| bsc| nys| fco| obc| tno| dtc| iar| uxf| blx| lsu| dog| cnm| iwc| tnt| ohv| hvr| ioq| hah| rbl| vdg| nlr| ufr| sgl| ezs| jmi| uso| lql| zqg| kgu| oxc| fhk| rke| bjw| wvk| zii| mvo| fgv| uen| ddn| qug|