機械学習は、「機械学習」を意味するコンピューターサイエンスの分野です。
これは人工知能の概念の一部であり、機械が人によって実行されるタスクを実行する方法を研究します。
これは、コンピューターで使用されるプログラミングであり、コンピューターが以前のデータとユーザーが使用したデータに基づいて決定を下せるようにする事前定義されたルールによって形成されます。
作成されたプログラムによると、コンピューターには、たとえば、問題を解決したり、インターネット上の出版物を後押ししたりできる決定を下す能力があります。
機械学習はどのように機能しますか？
操作の基本はアルゴリズムです。アルゴリズムは、コンピューターが従う情報と命令で構成される定義済みのシーケンスです。
これらのシーケンスにより、コンピュータは状況と入力された情報に応じて決定を下すことができます。
これは、特定の手順と操作を実行する方法、またはアクションを実行する方法に関する情報を伝達するアルゴリズムです。
アルゴリズムを使用するためのアプリケーションおよびプログラミング言語にはいくつかの種類があります。 それらは、満たされる必要性または作成されたアルゴリズムの目的によって異なります。
機械学習の種類
機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の2つの主要なタイプがあります。
教師あり学習
教師あり学習では、マシンに入力された以前のデータセットがあり、ユーザーに提供される提案は、登録されたデータと類似している必要があります。
基本的に、この情報は、ユーザーが期待する結果を予測したり、使用された要素を分類したりするために使用されます。
例：写真がインターネットブラウザに配置され、画像または他の同様の画像の出所に関する情報を検索します。
教師なし学習
教師なし学習では、特定の期待される結果はありません。つまり、情報の交差の結果を予測することはできません。
このタイプの学習では、データがグループ化され、変数に応じて結果が変化します。
例：図書館の検索エンジンでは、さまざまな結果を得ることができます。 結果の変更は、実行される検索のタイプと、使用される変数（書籍名、著者名、発行日など）によって異なります。
の意味も参照してください 人工知能.
機械学習とは何ですか？
機械学習は多くの機能に使用できます。 今日最も使用されているものの1つは、ソーシャルメディア、インターネット検索、デジタルマーケティングです。
たとえば、機械学習アルゴリズムは、インターネットユーザーに提案を行うために使用されます。 これらは、eコマースWebサイト、ソーシャルネットワーク、ゲーム、ビデオストレージプラットフォーム、および音楽再生アプリケーションで使用されます。
この場合、アルゴリズムはシーケンスデータとインターネット閲覧履歴データを使用して、ユーザーに新しい提案を行います。 ブラウジングおよびデータ共有中のユーザー設定は、類似したプログラムまたはサービスを提案するために使用されます。
これらはより一般的な使用法ですが、機械学習の知識は、次のような他の多くの状況にも適用できます。
- インターネット検索、
- データの収集と分析、
- スパムメッセージの追跡、
- 情報の整理と分類、
- インターネットで詐欺を検索します。
との差 機械学習 そして ディープラーニング
機械学習と深層学習はどちらも、人工知能を使用する方法です。 ただし、深層学習（深層学習を意味する）は人間の学習能力により類似した特性を持っているため、両者には違いがあります。
ディープラーニングでは、確立されたデータからの結果の予測も使用されます。 違いは、コンピューターが情報をより柔軟に適応できるため、これがより正確に、人の脳で起こることと同じように起こることです。
これは、深層学習で、人間の脳のニューロンのネットワークと同様に機能する人工ニューラルネットワークが作成されるために発生します。
機械の機能が脳の機能と多くの類似点を持ち、情報を学習して解釈できるようにするのはこのネットワークです。
の意味も参照してください ソフトウェア そして ビットコイン.