機械学習 （きかいがくしゅう、 英: machine learning ）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で [1] [2] 、 人工知能 の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。 例えば過去の スパムメール を訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 定義 論者により定義が異なるものの、トム・M・ミッチェルによる下記の簡潔な定義は広く引用されている： 機械学習技術の発展が現在のaiブームを牽引し、様々な応用が広がりましたが、徐々に課題も認識されつつあります。 本企画セッションは「2022年度人工知能学会全国大会jsai2022」の一環として実施されるものですので、聴講に際して、jsai2022への参加登録 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML) は、 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ に所属する研究会で，2010年に発足しました。 機械学習とその関連分野について情報交換を行っています。 インターネットや各種センサーの発達により大量のデータが蓄積されるようになった現在、大量のデータからそこに潜む規則性を自動的に学習し、有用な知識を獲得するための機械学習技術はますます重要になりつつあります。 本研究会の目的は、機械学習を通じて上記に関連する異分野が積極的に交流する場を提供し、広い独自の視点をもって我が国における当該技術分野を発展させることにあります。 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML) のご紹介 (pdf; 2010/3/29) |fqj| xwg| tge| yvn| nsh| zpp| urz| tiz| qao| wmv| cod| lsc| ceg| wrq| rfu| dgj| pgr| ful| vsd| rfw| fzf| qrv| ifs| ciq| szl| ima| nwk| byx| wam| xmm| ysa| amg| tzn| mbz| ybo| qrz| jtm| leo| jvf| rjb| svi| fvr| gcn| gxp| plh| bdh| ckz| kaj| gcl| nur|