🤖機械学習(ML)

機械学習まとめ

学習パラダイム

• 🤖教師あり学習
• 🤖教師なし学習
• 🤖強化学習

🐥Glossary

過学習

学習しすぎて精度が劣化する.

汎化

既知の学習から未知を予測できるようになること. 機械学習の目標.

📊識別モデル

識別モデル/discriminative models, 条件付きモデル/conditional models.

• ロジスティック回帰(LR)
• 条件付き確率場(CRF)
• 決定木
• ランダムフォレスト

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• 識別的モデル - Wikipedia
• 📊生成モデル

🤖教師あり学習

📝自己教師あり学習

🤖自己教師あり学習

テキスト内の消された単語を予測させることで、ほぼ無限に多様な訓練データを用意できるという発明！

2018, Google BERTが実装.

<2024-12-03 Tue 17:44> はじめてしった、これはすごい. 📚大規模言語モデルは新たな知能か - 岡野原大輔(2023)

🤖教師なし学習

📝Pre-training

事前学習.

転移学習/ファインチューニング

転移学習とファインチューニングも既存のモデルを再学習によって改良する. 内部の技術が異なるが目的は似ている.

📝転移学習

Transfer Learning.

• Real-Time(Fast) Style TransferでノートPCのWEBカメラからの動画にゴッホのスタイルをとらんすふぁー | Futurismo

📝Fine Tuning

ファインチューニング. 既存のモデルを元に機械学習モデルを改良する技術.

• 📝Instruction Tuning

📝機械学習プロダクト開発

MLOps.

• 💡チームによるプロダクトチェーンとしての戦略的アルファ探究
• 📝プロダクト開発

👉Related

• 📂データサイエンス
• 📝データ前処理
• 📝mlbot
• 🎓数理最適化