IBM’s research in AI goes back to the 1950s and includes significant milestones like the supercomputer Deep Blue defeating chess grandmaster Garry Kasparov. In 2011, IBM Watson defeated Brad Rutter and Ken Jennings in the Jeopardy! Challenge. To find and understand the clues in the questions, Watson compared possible answers by ranking its confidence in their accuracy, and responded — all in under
機械学習は、学際的な分野であり、密接に関連する分野である人工知能やデータマイニングと区別しようと考えると、かなり困惑するかもしれません。 この記事では、機械学習に関連したこうした分野について学びます。特に、機械学習が、どのようにして数学や人工知能の分野の上に成り立っているのか、そして機械学習がデータマイニングやデータサイエンスといった分野の中でどのように使用されているかということを学び、こうした分野の境界について学びます。 基礎 機械学習は、数学とコンピューターサイエンスの分野を基礎として成り立っています。特に、機械学習の手法は、線形代数と行列代数を使用して説明されることが多く、その作用は、確率、統計学というツールを使用して理解されることが多いです。機械学習にとっての基礎科目を代表する統計学、確率、人工知能の分野です。 確率 確率理論の分野では、ランダムな事象の可能性を描写する研究が行われ
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