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Kaggle

Kaggleは、機械学習モデルを構築するコンペティションのプラットフォームおよびその運営企業を指します。企業や政府といった組織とデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームであり、単純なマッチングではなくコンペティションが特徴です。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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3回答

773閲覧

機械学習のアルゴリズムを勉強するメリットにはどんなことがありますか?

kentokawai

総合スコア3

Kaggle

Kaggleは、機械学習モデルを構築するコンペティションのプラットフォームおよびその運営企業を指します。企業や政府といった組織とデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームであり、単純なマッチングではなくコンペティションが特徴です。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2020/05/25 16:28

** 機械学習のアルゴリズムを勉強するメリットにはどんなことがありますか? **

現在テーブルデータを用いた回帰の勉強をしているものです。
モデリングをするときに役立つかと思いXGBoostのアルゴリズムについて勉強していたのですが、ふとなぜアルゴリズムを知っているべきなのか疑問に思いました。

以下のような内容を知っていれば使用するには困らず、アルゴリズムを勉強する意味なんてないのではないかと思ってしまいます。

  • どんなシーンでXGBoostを利用できるのか
  • 入力データはどんな分布であるといいか
  • どんな特徴があるのか
  • どんなときによく使われるのか

同様に、アルゴリズムを勉強することによって、本当にモデリングに役立てるのかという疑問があります。

まだまだ機械学習の初心者であるため理解できていないだけできっと何か役に立つのだろうとは思うのですが、自分の中で納得できる答えが出てきません。
よろしくお願いいたします

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guest

回答3

0

ベストアンサー

以下のような内容を知っていれば使用するには困らず…

と言うときの,【「知っている」の度合い】が違うのではないでしょうか.

  • 入力データは「何かわかんねぇけど/何故かは知らねぇけど」こんな分布だといいらしい

という理解で十分使えるのであれば,アルゴリズムの中身に踏み込まなくても使えると言える.
対して,
何か上手くいかないことが起こった際とかに「○○だから…」という具体内容を知っていれば,原因の想像が付いたり,妥当な対処を行えるかもしれない.

投稿2020/05/26 01:21

fana

総合スコア11996

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0

ある程度アルゴリズムの知識があった方がコードが読みやすいです。ただ何故コードを読むのかと言えば高速化するなどのチューニングを施したいからですよね。既存のライブラリ等で満足できない場合はもう作ったり改造するしかないので、その時「アルゴリズム知りません、わかりません」じゃ何もできないですよね。

ただまあ既存のライブラリを超えるような速度出せるコード書くのってむちゃくちゃすごいこと(論文出せるレベル)なので、中々どうしてそもそもが難しいことなんですけどね…。あるパターンなら超速い!みたいなのは結構あるので、個人レベルだとその辺目指す感じになるんですかね。

投稿2020/05/26 00:19

shin1845

総合スコア64

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数学の問題を解く場合、公式や各種定理などを学んでおくといろいろ便利なのは理解できるでしょうか。
アルゴリズムというのも、いわばコード構造の公式みたいなもの、と思っていればいいかと思います。

まあ、理解してれば便利という程度のものであって絶対必要なもんでもないですし、あなたが不要だと思うならそんでいいと思います。
がんばってください

投稿2020/05/25 21:51

y_waiwai

総合スコア88042

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