機械学習についてどれくらい知っていますか？

教師あり学習

監視ロジック

教師なし学習

ディープラーニング

データ予測

教師なし学習

監視ロジック

教師あり学習

センサーデータを扱う時

Linuxマシンを使用する時

データセットが500 GBより大きい時

似たような性質を持つ一連の特徴が多数ある時

気温、日付、時間の変化など実数の応答を予測する

あらかじめ定義されたカテゴリーにデータを割り当てる

パターンを見つけるために類似性に基づいた応答をグループにまとめる

予測されたデータ分類をデータ内の実際のクラスラベルと比較する

単純ベイズ

ニューラルネットワーク

ロジスティック回帰

バギング決定木

学習アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるためのパラメータの最適化

線形分類器を表す超平面の特定

パフォーマンス向上のためにモデルのパラメータのセットを拡張すること

パフォーマンスが低下するまでパラメータ調整を行うこと

ステップワイズ回帰

逐次特徴選択

近傍成分分析

正則化

予測精度を最適化するために特徴を追加または削除する特徴選択手法

データの次元を減らすための線形特徴変換手法

データを相互に排他的なクラスターに分割するクラスタリング手法

より良いパラメータセットを特定する予測手法

予測モデルは正確だが実行に時間がかかりすぎること

モデルが学習データ固有の情報を過剰に学習し、より大きなデータセットに対して一般化できなくなること

単純な機械学習問題に強力なディープラーニングアルゴリズムを適用すること

ハイパーパラメータ調整を実行してパフォーマンスが低下すること

カオステーブル

混同行列

予測プロット

残差プロット