AIの基本を学ぶ
教師なし学習モデルの分類
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 |
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