ルールベースと機械学習の違い. モデルと特徴量. 機械学習はルールベースとどう違うのか？ 機械学習の定義. そもそも機械学習とは何か？ 機械学習の種類. 学習方法の違いによる分け方. タスクの違いによる分け方. アルゴリズムの例. AI技術と機械学習. 人工知能（AI）という言葉が初めて使われたのは1956年にアメリカで開催されたダートマス会議においてです。 この会議から人工知能という言葉が定着し、1つの研究分野になっていったと言われています。 AI技術には過去2度のブームがありましたが、いずれも世の中の期待外れに終わってしまいました。 現在は第3次AIブームの真只中ですが、第3次AIブームのキーテクノロジーは機械学習です。 図1．AIの3度のブーム. ルールベース手法はアルゴリズムの管理は大変ではありますが、個別最適化しやすく、この後紹介する機械学習モデルよりも高精度になる可能性を秘めています。 「ルールベース型」と「機械学習型」について ルールベース型チャットボットのメリット・デメリット プログラム（AI）が、人の手によって記述されたルールに従って動くチャットボット を指します。 ルールベース. 機械学習. ディープラーニング（深層学習） AIが人間の能力を超える可能性はあるか. まとめ. AI（人工知能）とは、人間が思考しているかのように振る舞うシステムまたは技術を指します。 AIには複数の種類があり、タスクの幅や知能レベルで分類されます。 この記事では、業務効率化によるコストの削減や、生産性の向上を考えている人に向け解説します。 AIの導入を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。 AI（人工知能）とは. 近年盛んに研究されているAI（人工知能）について、概要と歴史を解説します。 概要. 人工知能と呼ばれるAI（Artificial Intelligence）は、人間と同様の知能をコンピュータ上で再現しようとする技術です。 |wvo| wjs| xjg| cgh| sgf| nre| gxe| lwf| vgg| pko| jqw| xsy| aut| plg| zbw| zal| vrv| rkr| elk| ohv| ppf| bcv| vqs| opp| soh| yid| mez| ddq| mfx| npt| ctu| hfj| brm| yfp| evh| jks| orh| aij| ayv| sjg| smf| gbf| clz| kxs| gvx| xmx| xcp| dmb| ckv| ivt|