機械学習
観測された具体的な(訓練)例から具体的かつ固定の(テスト)例の新たな出力を予測しようとする。
以下のものがある:
教師あり学習(supervised learning)では、未知の確率分布 p ( x , y ) {\displaystyle p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )} を対象にする。実応用上は何らかの意味でxを入力、yを出力とみなせる事が多く、例えばyはxに未知の関数Fを施した値F(x)に小さなノイズが載ったものである。アルゴリズムには、 p ( x , y ) {\displaystyle p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )} に従うxとyの組 ( x 1 , y 1 ) , ... , ( x n , y n ) {\displaystyle (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})} が訓練データとして与えられる。アルゴリズムが解くべきタスクは訓練データに属していない(かもしれない)データxに対し、条件付き確率分布 p ( y ∣ x ) {\displaystyle p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )} ないしそこから決まる値(たとえば p ( y ∣ x ) {\displaystyle p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )} の期待値)をよく近似することである。近似の精度は事前に定められた損失関数という関数を使って評価する。したがって損失関数の値の期待値を小さくする事が、教師あり機械学習の目標であると言える。
Machine Learning(学術誌)
Journal of Machine Learning Research(学術誌)
Neural Computation(学術誌)
International Conference on Machine Learning (ICML)(国際学会)
Neural Information Processing Systems (NeurIPS 旧称NIPS)(国際学会)
Bing Liu (2007), Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data. Springer, ISBN 3-540-37881-2
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Ray Solomonoff, "An Inductive Inference Machine" A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56-62, 1957.
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