機械学習の手法は、大きく教師あり学習、教師なし学習、強化学習の三つに分類されます。教師あり学習では回帰と分類が代表的であり、データに実用的な価値を付与するためにAIに学習させることが重要です。教師なし学習はデータの分類と未知のパターンの発見を目指し、社会の発展に欠かせない存在です。強化学習はエージェントが試行錯誤を通じてデータの価値を高める学習方法で、誰でも無料で利用できます。データサイエンスは、統計学の一分野から独立した位置付けとなり、データの前処理や分析において重要です。企業がデータサイエンスを活用するためには、人材の発掘や組織の見直しが必要です。機械学習の手法を試してみたい方は、scikit-learnとチートシートを活用してさまざまな手法を体験できます。ロジックだけでなく、インフラの面も考慮する必要があります。
Bing AIの説明
初級者向けの機械学習手法としては、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレストなどがあります。中級者向けの手法には、ニューラルネットワーク（NN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などがあります.
https://ainow.ai/2023/05/25/273684/
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