教師あり学習を使用して従来の機械学習モデルを構築する
教師あり学習は、データの例からアルゴリズムに学習させる機械学習の一形態です。 教師あり学習によって、現実世界に関する予測を行えるモデルが自動的に生成されるしくみについて、段階的に詳しく説明します。 また、これらのモデルをテストする方法と、それらのトレーニング時に発生する可能性のある問題についても言及します。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 教師ありと教師なしの学習を定義する。
- コスト関数が学習プロセスに与える影響を確認する。
- 勾配降下法によってモデルがどのように最適化されるのかを確認する。
- 複数の学習率を試し、それらがトレーニングに与える影響を確認する。
前提条件
入力、出力、およびモデルに関する基本的な知識