AIの基本を学ぶ

目的に応じて適切な機械学習モデルを選択することが必要です。

分類	目的	例	モデル
クラスタリング	似たグループにまとめる	似た嗜好を持つ顧客に分ける	K-means 潜在クラス　など
異常検知	異常なデータを見つける	機械の故障検知	主成分分析による手法 One-class SVM LOF　など
次元縮小	なるべく情報を落とさずに変数の数を削減する	多すぎる説明変数を削減	主成分分析　など