解決したいこと以下の、機械学習の構造について自分なりにまとめた図を添削していただきたいです。特に、ディープラーニングと強化学習の分類が、以下の図のような配置で合っているのかどうかチェックし...

[Q&A] 機械学習を構成する組織図を添削してほしい

この2つに分けるのみならず，半教師あり学習が存在します．

また，教師なし学習には傾向を抽出するのみならず，画像や音声を生成するような生成タスクも含まれます．

教師あり学習も，傾向を抽出して回帰/分類を行う¹ことから，「学習」という単語は「傾向を抽出すること」にあると思ってください．他の説明可能な単語を選択することを推奨します．

どちらも機械学習特有の単語ではないので，末尾が「機械学習」になっているのが気になります．ここは「数値を予測するタスク」等別の単語を割り振った方が整然とします．

必要なデータだけを抽出するのみならず，データの相互関係を利用した新たな次元を作ることで次元削減を実現します．例えば特徴量エンジニアリングでは気温[℃]と湿度[%]から絶対湿度[g]や飽差[g]を導出して次元を削減した有用なデータに変換します．

例は将棋や囲碁等のルールが決まっているゲームを挙げるのもよいかもしれません．ChatGPTも強化学習が使われています．

その辺の説明を引用するより，学会や査読済論文から適切な単語を引っ張ってくるようにしたほうが良さそうです．
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/aimap/

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