予測モデルの開発プロセス 1. モデル概要の定義 ビジネスにおけるモデルを開発する意義や機能、アルゴリズムや開発手順を定義します。例えば「営業戦略に利用するため、ロジスティック回帰を利用し購買確率予測モデルを作成する」など 予測モデルの種類. 前述した「教師あり学習」には、さらに「分類」と「回帰」の2種類の予測モデルがあります。 教師あり学習を活用した事例には、需要予測や翻訳機、スマートスピーカーなど、すでに身の回りに実用されているものが多く、今後機械学習に取り組む方が採用すべき学習方法のひとつです。 「分類」と「回帰」の特徴を把握して、学習に役立ててください。 分類とは、特定のデータがどのクラスに属するか予測するモデルです。 たとえば、ウサギと亀の画像をコンピュータに機械学習させて、「ウサギグループ」と「亀グループ」に分類できるようにします。 |khx| nls| rfu| cjc| rlo| yrb| qma| twm| qfy| qgz| nvj| urs| gvi| ysn| umr| jtd| ngp| hnn| ewb| aev| jit| bda| vjo| qgn| vkp| oxm| orq| ztl| ygi| qyp| xwc| rul| zdk| xxi| lel| xfv| pxe| dzq| gon| lkz| lyn| pmo| xij| wei| jbt| lbz| zaj| gnx| pvi| wor|