| rdfs:comment
| - 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で、人工知能の一種であるとみなされている。「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなす。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といった事が可能となる。 機械学習は以下の分野と密接に関係する：
* ：計算機を使った予測に焦点を当てた分野
* 数理最適化：定められた条件下における最適解の探索に焦点を当てた分野
* データマイニング：教師なし学習（後述）における探索的データ解析に焦点を当てた分野 機械学習という名前は1959年にアーサー・サミュエルによって造語された。 (ja)
- 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사례이다. (ko)
- Uczenie maszynowe, samouczenie się maszyn albo systemy uczące się (ang. machine learning) – obszar sztucznej inteligencji poświęcony algorytmom, które poprawiają się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy uczenia maszynowego budują model matematyczny na podstawie przykładowych danych, zwanych zbiorem uczącym, w celu prognozowania lub podejmowania decyzji bez bycia zaprogramowanym explicite przez człowieka do tego celu. Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach, takich jak ochrona przed spamem (filtrowanie wiadomości internetowych pod kątem niechcianej korespondencji), czy rozpoznawanie obrazów, w których opracowanie konwencjonalnych algorytmów do wykonywania potrzebnych zadań jest trudne lub niewykonalne. (pl)
- 机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、游戏和机器人等领域。 (zh)
- تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine Learning) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية «التعلم». بشكل عام هناك مستويين من التعلم: الاستقرائي والاستنتاجي. يقوم الاستقرائي باستنتاج قواعد وأحكام عامة من البيانات الضخمة.المهمة الأساسية للتعلم الآلي هو استخراج معلومات قيمة من البيانات، بالتالي هو قريب جدا من التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining) والإحصاء والمعلوماتية النظرية. يستخدم التعلم الآلي في العديد من المجالات من الهندسة إلى الطب. (ar)
- L'aprenentatge automàtic ("machine learning" en anglès) és un camp de la intel·ligència artificial que està dedicat al disseny, l'anàlisi i el desenvolupament d'algorismes i tècniques que permeten que les màquines evolucionin. Es una àrea multidisciplinària que, a través de ciències com la computació, les matemàtiques, la lògica i la filosofia, estudia la creació i el disseny de programes capaços de generalitzar comportaments a partir del reconeixement de patrons o classificació i de sistemes capaços de resoldre problemes quotidians per si mateixos, utilitzant com a paradigma la intel·ligència humana. L'aprenentatge automàtic està relacionat amb el camp de l'estadística, però també coincideix amb els mètodes de construcció de models, o l'aprenentatge estadístic. També hi ha punts de contac (ca)
- Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, zabývající se algoritmy a technikami, které umožňují počítačovému systému 'učit se'. Učením v daném kontextu rozumíme takovou změnu vnitřního stavu systému, která zefektivní schopnost přizpůsobení se změnám okolního prostředí. (cs)
- Μηχανική μάθηση είναι υποπεδίο της επιστήμης των υπολογιστών, που αναπτύχθηκε από τη μελέτη της αναγνώρισης προτύπων και της υπολογιστικής θεωρίας μάθησης στην τεχνητή νοημοσύνη. Το 1959, ο Άρθουρ Σάμουελ ορίζει τη μηχανική μάθηση ως "Πεδίο μελέτης που δίνει στους υπολογιστές την ικανότητα να μαθαίνουν, χωρίς να έχουν ρητά προγραμματιστεί". Η μηχανική μάθηση διερευνά τη μελέτη και την κατασκευή αλγορίθμων που μπορούν να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις σχετικά με αυτά. Τέτοιοι αλγόριθμοι λειτουργούν κατασκευάζοντας μοντέλα από πειραματικά δεδομένα, προκειμένου να κάνουν προβλέψεις βασιζόμενες στα δεδομένα ή να εξάγουν αποφάσεις που εκφράζονται ως το αποτέλεσμα. (el)
- Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung:Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht und welches gegen die Testdaten getestet wird. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt (siehe Überanpassung), sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung; englisch overfitting). Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, (de)
- Ikasketa automatikoa (ingelesez Machine learning) ikerketa-eremu bat da esperientziatik ikasteko gai diren metodoak ulertzera eta eraikitzera bideratuta dagoena. Metodo hauek datuak erabiltzen dituzte zeregin batzuen errendimendua hobetzeko. Ikasketa automatikoko algoritmoek eraikitzen dute eredu bat data-multzoetan oinarrituta. Data-multzo hauek algoritmoa entrenatzeko erabiltzen dira. Behin algoritmoa entrenatuta dagoenean datu horiekin, ikasitakoaren arabera erabakiak hartzeko gai da, esplizituki programatuta egon gabe. (eu)
- Machine learning (ML) is a field of inquiry devoted to understanding and building methods that 'learn', that is, methods that leverage data to improve performance on some set of tasks. It is seen as a part of artificial intelligence. Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as in medicine, email filtering, speech recognition, agriculture, and computer vision, where it is difficult or unfeasible to develop conventional algorithms to perform the needed tasks. A subset of machine learning is closely related to computational statistics, which focuses on making predictions using compute (en)
- El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento. "En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas". (es)
- Pembelajaran mesin, cabang dari kecerdasan buatan, adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritme yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku berdasarkan data empiris, seperti dari sensor data basis data. Sistem pembelajar dapat memanfaatkan contoh (data) untuk menangkap ciri yang diperlukan dari probabilitas yang mendasarinya (yang tidak diketahui). Data dapat dilihat sebagai contoh yang menggambarkan hubungan antara variabel yang diamati. Fokus besar penelitian pemelajaran mesin adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data. Kesukarannya terjadi karena himpunan semua peri laku yang mungkin, dari semua masukan yang dimungkinkan, terlalu besar untuk diliput oleh himpunan contoh pengamatan (data (in)
- L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. On parle d'apprentissage statistique car l'apprentissage consiste à créer un modèle dont l'erreur statistique moyenne est la plus faible possible. (fr)
- L'apprendimento automatico (anche detto machine learning in inglese) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. Nell'ambito dell'informatica, l'apprendimento automatico è una variante alla programmazione tradizionale nella quale in una macchina si predispone l'abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite. Gli algoritmi d (it)
- Automatisch leren, machinaal leren of machine learning is een breed onderzoeksveld binnen kunstmatige intelligentie, dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van algoritmes en technieken waarmee computers kunnen leren. De methodes zijn te verdelen in twee ruwe categorieën: aanleidinggevend en deductief. Aanleidinggevende methodes creëren computerprogramma's door het vormen van regels of het extraheren van patronen uit data. Deductieve methoden hebben als resultaat een functie die net zo generiek is als de invoerdata. (nl)
- O aprendizado automático (português brasileiro) ou a aprendizagem automática (português europeu) ou também aprendizado de máquina (português brasileiro) ou aprendizagem de máquina (português europeu) (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o "campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados"(livre tradução). O aprendizado automático explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim (pt)
- Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. Различают два типа обучения: (ru)
- Maskininlärning (engelska: machine learning) är ett område inom artificiell intelligens, och därmed inom datavetenskapen. Det handlar om metoder för att med data "träna" datorer att upptäcka och "lära" sig regler för att lösa en uppgift, utan att datorerna har programmerats med regler för just den uppgiften. Området angränsar till statistik, datorseende och mönsterigenkänning. Datautvinning (datamining) är ett betydelsenära begrepp som avser en kombiniation av maskininlärning och statistiska metoder för att upptäcka och visualisera mönster i stora mängder data. (sv)
- Машинне навчання (англ. machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно. (uk)
|
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)