マシンラーニングの基礎 マシンラーニングはデータサイエンスの核心であり、コンピュータがデータから学習して、タスクを自動的に改善する技術です。マシンラーニングモデルは、大量のデータを分析し、パターンを識別して予測や分類を行います。 マシンラーニングの主要なタイプ 教師あり学習: ラベル付きデータを使用し、入力データから出力データを予測します。 教師なし学習: ラベルのないデータを使用し、データの構造やパターンを発見します。 強化学習: システムが環境と相互作用しながら最適な行動を学習します。 マシンラーニングのビジネスへの応用 マシンラーニングは、顧客セグメンテーション、製品推薦、需要予測、不正…
