K-Meansクラスタリング
K-Meansクラスタリングは、データポイントとそのクラスタ重心間の二乗距離の合計を最小化することで、データセットを事前に定められた数の明確で重なりのないクラスタに分割する、人気の高い教師なし機械学習アルゴリズムです。...
1 分で読める
Clustering
Unsupervised Learning
+3
Clustering
クラスタリング
クラスタリングは、ラベル付けされていないデータで類似したデータポイントをグループ化する教師なし機械学習手法です。種類や用途、埋め込みモデルがクラスタリングをどのように強化するかについて学びましょう。...
1 分で読める
AI
Clustering
+3
教師なし学習
教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンや構造、関係性を見つけ出すことに焦点を当てた機械学習の分野であり、クラスタリングや次元削減、アソシエーションルール学習などのタスクを通じて、顧客セグメンテーション、異常検知、レコメンデーションエンジンなどのアプリケーションに活用されます。...
1 分で読める
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3
教師なし学習
教師なし学習は、ラベル付けされていないデータに対してアルゴリズムを訓練し、隠れたパターンや構造、関係性を発見する機械学習手法です。代表的な手法にはクラスタリング、アソシエーション、次元削減などがあり、顧客セグメンテーション、異常検知、マーケットバスケット分析などに応用されています。...
1 分で読める
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4