学習の特徴付け
- 学習のターゲット
- データを支配する法則の把握/発見(帰納)
- 規則の関連性の把握/発見(演繹)
- 行動の精度の向上
- 効率の向上
- 利用可能なフィードバック
- ある構成要素に対する入力と出力を共に知覚できる(教師付き学習,
supervised learning)
- 条件−行為要素の学習において，行為の賞罰は受けられるが何が正しい行
為かは教えられない(強化学習, reinforcement learning)
- 正しい結果に関するヒントがまったくない(教師なし学習, unsupervised
learning)
- 事前知識
- 学習時に先見的に持っている知識の量や質の違いと影響
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- トレーニングデータ
- 与えられるデータの量
- データに含まれるノイズ
- 計算量
- 許容される時間計算量と空間計算量
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