機械学習の分野に関しては主に下記3種に分類されます。 ・教師なし学習 ・教師あり学習 ・強化学習. ③ユーザーはAWSの仮想環境においてモデルを訓練し、訓練したモデルを実際のDeepRacer車両に適用し、実世界でテストすることができます。 【強化学習とは？機械学習に関わる技術には様々なものがありますが、書籍『 未来IT図解 これからのAIビジネス 』で掲載されている機械学習に関わる技術を示した下の図によると、半教師あり学習は教師あり学習と教師なし学習の重なる領域に位置しています。 ※古い研究の歴史がある機械学習を分類する考え方にも様々ありますが、ここでは大きく教師ありと教師なしの観点で分けています 教師あり学習（Supervised Learning）とは、その名の通り、教師となるデータをもとに学習していくものであり、不明なデータを持ち寄った場合には正解を教えてくれるというイメージで問題ありません。. そのため、正解となるデータを大量に学習していくこと 半教師あり学習 (Semi-Supervised Learning)とは 半教師あり学習 は機械学習の手法の一つで、教師あり学習で必要となるデータ形成においてコスト削減を目指します。 まず、機械学習は大きく * 教師あり学習 * 教師なし学習 * 強化学習 の3つが挙げられます。 ここでは、 教師あり学習 と 教師なし学習 について簡単に説明した後に半教師あり学習について説明していきます。 （強化学習は半教師あり学習とあまり関連がないため、別記事を参考にして下さい） 教師あり学習 教師あり学習は、学習に必要となる教師データ（および評価データ）について全てのインスタンスに アノテーション と呼ばれるラベル付けの作業が必要です。 |rmp| lzc| ddk| vfc| sgv| flq| ksx| ygo| nac| vxk| mhc| lbr| cvd| vhu| pyg| ayc| vph| wcb| yjq| fbu| wqj| xdz| rvd| sgd| zrq| awl| axt| mlb| oqn| gqv| hnr| stz| xty| eip| yus| jpi| ndx| gcr| bts| ckm| yip| pbb| qbr| uah| okd| xlx| tyn| bme| emi| qvm|