特徴量
更新日:
用語解説
特徴量は、「情報に関する理論」における情報の表現、論理、符号化、AIの仕組みを理解するための理論概念です。
■ 選択肢での判断ポイント
教師あり学習は、入力特徴量と正解ラベルの組から対応関係を学び、未知データの分類又は連続値の回帰を予測する機械学習です。
関連する公開問題「ディープラーニング」では、ディープラーニングは,多層のニューラルネットワークを使い,大量の画像から識別に必要な特徴量を自動的に学習できます。
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特徴量は、「情報に関する理論」における情報の表現、論理、符号化、AIの仕組みを理解するための理論概念です。
■ 選択肢での判断ポイント
教師あり学習は、入力特徴量と正解ラベルの組から対応関係を学び、未知データの分類又は連続値の回帰を予測する機械学習です。
関連する公開問題「ディープラーニング」では、ディープラーニングは,多層のニューラルネットワークを使い,大量の画像から識別に必要な特徴量を自動的に学習できます。