Machine Learningノートその２
MLはいくつかの分野に分かれる。
- Supervised Leaming
日本語で「教師あり学習」と訳されるものですね。ただし、この訳語はカッコ悪いので私は以後使いません。supervised learningかSLと書きます*1。 - Unsupervised Learning
日本語で言う「教師なし学習」。ただし、この訳語はカッコ悪いので私は以後使いません。Unsupervised learningかUSLと書きます*2。 - Reiforcement Learning
日本語で言う「強化学習」。以下Reinforment LearningかRL*3。
で、SLについては代表的な事例がregression(回帰分析ですな)とclassification（「分類」ですね）があるそうで。
Unsupervised learningについてはclustering(これは日本語でも「クラスタリング」ですね)があるそうな。
RLはさっぱりわからないし、大先生もあまり解説していないけど、チェスや将棋や囲碁などで、ある程度ランダムに指していて、その結果が有利になるか不利になるかを学習して行って、コンピューター自身が「勝負勘」を身につけて行く、と言うようなイメージだけど、これは全くのところあて推量で、全然ちがうかもしれない。
