識別、分類した結果をコンピュータに覚えさせる。与えると、その写真に何が写っているのかを分類をしてくれる画像以外にもメールの文章から「迷惑メールなのか、そうでないのか」といったことも識別できます。下のふたつの写真を見た時に上の写真がバナナで下の写真にはリンゴが写っていることを識別できる。私達人間がこれらの写真がバナナであることやリンゴであることを分類できるのは色や形を認識しているからである。与えてやらなければ、それ以外のデータを学習してしまって識別能力が悪くなる。入力データとして写真のバイナリ表現を使っても、果物の周りにある情報(例えば背景の白色など)から問題と解答の組み合わせを学習してしまう。このような学習の誤りを極力減らすためにはバナナの写真からバナナだけが写っている部分を抜き出す作業(前処理)も必要なのだ。教師データはコンピュータが扱えるように数字の表現に変換する必要がある。データはベクトルにするので変換されたものを特徴ベクトルと呼ぶ。(画像)機械学習では特徴ベクトルを色々試して精度の高いモデルを作る。ラーニング(深層学習)』と呼ばれるシステムだ。スポンサードリンクナンバーズの予想に使うにはいかに特徴抽出を行うかが鍵になってくる。今回、特徴ベクトルを前回の抽せん数字として、正解データは次回回号の抽せん数字とする。使用例を紹介するので非常に小さな教師データとなっていますし、この教師データを拡張してすべての回号に当てはめても予測の精度は悪いです。教師データ(特徴ベクトルと正解の組み合わせ)は自分なりに考えてみて下さい。機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと第1回から第6回の抽せん数字を教師データとした例。識別のラベルとなるデータは次回の回号なので特徴ベクトルは全5回になります。