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What is Machine Learning 機学習は人工知能のサブセットであり、アルゴリズムと統計モデルの開発を含むコンピュータに明示的なプログラミングがない状態でもタスクを実行するための手法の開発に関与します。具体的なタスクのパフォーマンスを経験を通じて改善することに焦点を当て、システムが新しいデータから学び、適応するようにすることです。機学習の手法は、訓練データでのラベルの量によって監督されたもの、未監督なもの、または準監督されたものと分類することができます。これらの手法はヘルスケア、ファイナンス、Self-driving carsの Various fields 等の様々な分野で広く使用され、予測分析の進歩、自然言語処理、および画像認識に寄与しています。 What are the characteristics of Machine Learning 機学習は従来のコンピュータプログラミングと比較していくつかの重要な特徴を持つことを特徴としています。最初に、モデルの正確性は追加のデータ入力によって継続的に改善されるためです。第二に、機学習アルゴリズムは、特定のプログラムがそれをするように指示されない状態でもデータ内のパターンや特徴を自動で検出できます。第三に、これらのモデルは大量の複雑なデータセットを効率的に処理できます。最後に、機学習モデルはトレーニングデータから新しい、見知らぬデータに一般化し、高精度な予言や決定を下すことができます。 What are the application scenarios of Machine Learning 機学習は様々な産業とシナリオで応用されています。ヘルスケアでは予測モデルは患者の予後を予測し、疾患診断を助け、個別化された治療計画を推奨することができます。ファイナンス分野では、機学習アルゴリズムは詐欺を検出する、トレード戦略を最適化する、および信用リスクを評価するのに使用できます。Self-driving cars では機学習がセンサーのデータを解釈し、リアルタイムでの決定を下し、複雑な環境で安全にナビゲートするために使用されています。また、顧客サービスでは機学習に基づくチャットボットは顧客に即時、関連性のあるサポートを提供します。これらのアプリケーションは機学習が決定プロセスを向上させたり、タスクを自動化するのにどれほどVERSATILEで Potential があるかを示しています。