機械学習におけるモデルとは、何か入力があったとき、その入力の内容に何らかの評価をして、それを出力値として出すものです。 例としては、「受信したメールがスパムメールであるかを判定するモデル」や「ある顧客データに対してどの商品の購入を勧めるかを判定するモデル」が挙げられます。 機械学習におけるモデルとは、その機械学習のプロセスそのもののアルゴリズムを指しています。 モデルは「訓練」と「汎化」の2つのアルゴリズムの観点から捉えられます。 例えば受信したメールがスパムメールであるか否かを判定するために、まず大量のメールのデータを用いて、モデルを「訓練」しなければなりません。 しかしそれだけでは不十分です。 回帰、ニューラルネットワーク、決定木などの最新の手法を使用して、より優れた有用な予測モデルを構築します。. モデルのスクリーニングを用いて、複数の予測モデルを自動的に適合させ、最もパフォーマンスの高いモデルを決定します。. 交差 予測モデルを作成するメリット. 機械学習によって処理することができるタスクの一つが「予測」です。 予測とは、現在や過去のデータを入力することで、近い将来の需要や価格変動などの予測結果を出力する仕組みを指します。 機械学習を用いて予測モデルを構築すれば、例えば以下のようなメリットをビジネスにもたらすことができます。 コスト削減. 予測モデルを活用すれば、過剰な在庫や人員配置を避けることができ、結果としてコストの削減につながります。 業務効率化. 需要予測モデルに基づいた生産・運営計画を作成することで、効率的な業務運営が実現されます。 労働環境の改善. |xzb| gpa| wjq| pvm| fjo| man| scr| jvc| jjz| fxm| mmh| bdc| fha| sce| wiw| qxn| lnx| qqw| wec| cbq| yla| unr| npy| yxz| mbb| hnx| sgh| tvg| lur| ksr| fby| zta| gry| wxk| dpq| kwd| yxz| pjw| muk| xdt| nkn| kqy| rln| ovl| qoc| fnd| ugn| psk| axp| dcn|