#機械学習とは データから機械がルールを学習するもの。 3つに大別される。深層学習はこれらに横断して活用できる。 * 教師なし学習 * 教師あり学習 * 強化学習 ##教師なし学習 正解情報をもたない学習。 特徴量に基づき、類似性の高いデータのクラスタリングを行う。 クラスタリングのアルゴリズムには以下のようなものがある * k-means * DBSCAN ##k-means 非階層クラ…

ディープラーニングについて薄く広い理解ができるようなメモ。 学習した内容に応じて随時追記しています。 # ディープラーニングでできること - 画像認識、変換、生成 - 姿勢推定 - 自然言語処理 - 翻訳 - 音声認識 - 強化学習 #しくみ ##単純パーセプトロン ニューラルネットワークを構成する基本単位。 1つ以上の入力を受け取り、それらの重み付け和から活性化関数を通して出力。 非線…

#まえがき 自学自習で進めている機械学習の力量向上を目指して、不動産の金額予測をしてみました。 対象は東京都内のマンション約1万件。 広さや築年数、駅距離等の物件情報に、地域の人口や所得、駅の乗降客数の属性を加えて予測をしました。 #ざっくりとした結論 不動産の価格程度であれば、ディープニューラルネットワークを利用しなくても十分な精度を得ることができました。 予測に利用したアルゴリズムはランダ…