機械学習の仕組みー推論

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前回機械学習の学習をまとめましたが、今回残りの推論を確認していきます。

機械学習の推論:
新たな未知のデータに対して、機械が自律的に
認識したパターン・経験則を当てはめて、答えを
導き出します。

処理の流れとして、未知データ→特徴抽出→モデル適用→答え

データの種類が画像・音声、webページのアクセスログ、IoTデータ、コンピュータの通信データなど

以上、機械学習の簡単なまとめでした。

AIにより、これからの生活は便利になるのは確実ですが、AIの普及にはまだ時間がかかるでしょう。今従事している仕事の中でも、どの部分が人間にしかできない領域でどの部分はロボットに負かせても良いのか、見極める能力が必要と言わざるを得ません。

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