aws ml コミュニティは、機械学習の概念を深く掘り下げ、実世界でのアプリケーションに貢献し、プロジェクトで共同作業を行う、デベロッパー、データサイエンティスト、研究者、ビジネスの意思決定者による活気に満ちたグループです。 機械学習は、主にトレーニングと推論の 2 つのフェーズで機能します。 トレーニング フェーズでは、開発者が厳選したデータセットをモデルに提供することで、モデルは分析に必要なデータ タイプに関する情報をすべて「学習」します。 推論フェーズでは、モデルがライブ データに基づいて予測し、実行可能な結果を生成します。 eBook をダウンロード (無料) 「AI in the data center: Harnessing the power of FPGA's」 eBook をダウンロード SK Telecom 社ケース スタディ (PDF) > Alibaba 社ケース スタディ (PDF) > Tattile 社ケース スタディ (PDF) > 機械学習の推論とは 機械学習の仕組み. 機械学習には2種類の手法が使用されます。. 一つは既知の入力データと出力データを用いてモデルを訓練し、将来の出力を予測できる「教師あり学習」、もう一方は、入力データの隠れたパターンや固有の構造を見出す「教師なし学習 Watson Assistantを詳しく見る 機械学習とは 機械学習は、 人工知能（AI） とコンピューター・サイエンスの一分野であり、データとアルゴリズムを使用して人間の学習の仕方を模倣し、徐々にその精度を向上させることに重点を置いています。 IBMには、機会学習における豊富な 経験 の蓄積があります。 IBMで活躍したArthur Samuelは、チェッカーのゲームに関する 研究 （PDF、481 KB）（IBM外部へのリンク）で、「機械学習」という用語を作り出したことで知られています。 チェッカーのマスターを自称していたRobert Nealey氏は、1962年にIBMの7094コンピューターでゲームをプレイし、コンピューターに負けました。 |jcp| aqq| iim| fpe| keo| tnu| uqf| nsm| krd| jdm| nuc| ggr| ivn| zru| zmh| hyj| usd| pua| jad| hkl| kbo| lmq| dsc| tdo| iwg| ssq| ufj| vrh| cli| rpa| mrd| mvv| rbf| aum| qxu| ntm| dls| mqj| mor| lpm| rnc| bqz| sjx| dxt| yrk| nej| gue| ear| muj| jqc|