AIに聞いても難しい言葉ばかり使って教えてくれるので
小学生でもわかるように解説お願いしてみました。
機械学習の手法 小学生向け解説
1. 回帰系（数を当てる）
- 線形回帰：身長から体重を当てる。直線で予測する一番シンプルな方法。
- 多項式回帰：カーブした線で当てる。曲がった関係も表現できる。
- ロジスティック回帰：合格/不合格を当てる。確率で答えを出す。
2. 時系列・系列モデル（順番に作る）
- 自己回帰：前の言葉を見て次の言葉を作る。文章生成の基本技術。
- ARIMA：株価の上がり下がりを予測。昔からある時系列分析。
- RNN/LSTM：長い文章を覚えて作る。記憶力が良い人工脳。
- Transformer：ChatGPTが使ってる技術。今一番人気の方法。
3. 分類系（グループ分け）
- SVM：メールが迷惑メールかどうか判断。境界線を引いて分ける。
- ランダムフォレスト：たくさんの木で多数決。みんなで相談して決める。
- ナイーブベイズ：確率で判断。統計的に一番ありそうな答えを選ぶ。
4. クラスタリング（仲間探し）
- k-means：似たもの同士をグループにする。自動で仲間分けしてくれる。
- 階層クラスタリング：家系図みたいに分ける。段階的にグループ化。
5. 深層学習（脳みそのマネ）
- ニューラルネットワーク：人工の脳。神経細胞のつながりを真似した技術。
- CNN：写真を見分ける。画像認識が得意な人工脳。
- GAN：偽の写真を作る。本物そっくりの画像を生成。
- 拡散モデル：ぼやけた絵をはっきりさせる。ノイズから美しい画像を作る。
6. 強化学習（練習して上手になる）
- Q学習：ゲームで高得点を目指す。試行錯誤で最適解を見つける。
- 方策勾配法：ロボットが歩き方を覚える。行動を改善し続ける技術。
7. その他（便利ツール）
- 決定木：はい/いいえで答えを決める。フローチャートみたいな判断方法。
- PCA：複雑なデータを簡単にする。重要な部分だけ抜き出す技術。
二言で言うと：コンピューターがいろんな方法で「学習」して、予測したり分類したりする技術です！ 問題に合わせて最適な手法を選ぶのがポイント！